実務で使う統計手法は、5つ。すごい、そんなシンプル?

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昨日、このBlogでも開催を告知した、「2015年9月1日の日経Big Dataのセミナーの内容完成。メディアの出稿金額とリーチの関係の数式も初公開!」の「データ分析と数学を基にしたマーケティングの実践」というセミナーが無事に終了しました。Marketing & Mathematics という、一瞬かけ離れた内容にも関わらず、50名程度の聴講者がいたのには、驚きでした。

左から2人目が、私。中央が、渋谷さん。その隣が内野さん。

左から2人目が、私。中央が、渋谷さん。その隣が内野さん。

このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。

まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。

その渋谷さんの「実務で使う分析手法は5つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。

まず、みなさんが気にしている5つの手法とは、

  • クロス集計
  • ロジスティック回帰
  • 決定木
  • アソシエーション分析
  • 非階層的クラスター分析(k-meansなど)

の5つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの5つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学の授業で、「人の顔の表情と、その表情からうける印象の関係」を数学的に議論していた時に、最初にやるのは、「よく表情の変わる人のデータ」と「無表情な人のデータ」のクラスター分けは最初に行い、その後数学に持ち込んだりします。また、ある時には、決定木をつかって、関係ある因子を洗い出したりします。その意味では、この5つで満たされるのかもしれません。

渋谷さんの「実務で使う分析手法は5つで十分」は、私も合意するところです。

次に、「マーケターこそデータサイエンティスト候補」という部分ですが、やはり問題意識を持っている人が分析を行わないといけないのでしょう。ただし、エクセルや情報システムに任せる部分もあると思うので、そこは相手に任せて、何をどう分析して、何を改善したいのかを明確にして、分析することが必要なのでしょう。

たまに、「データを見ていたら、次の手がわかる」という人がいますが、私は違うと思います。「どのようにしたいかは決まっている。データを見て、その戦略を作る」が正しいのだと思います。みなさんは、恋人探す時に、さまざまな人のデータを眺めて、その中から選びますか?いや、付き合いたい人が決まったら、その人のことを調べてアプローチするのではないでしょうか?

今回の渋谷さんの講演、新しい発見もあり、また私の考えを整理できる部分も多く、本当に勉強できました。

このセミナー、最後に内野さんと3人でパネルディスカッションがありました。その中で、感じたことをいくつか?

以外と、Big Dataブームの時に話題になった本を読んでいる人が少ないかもしれません。ブームは一過性かもしれませんが、良書は永遠なので、再度ここで以下の3冊をお勧めします。この3冊は統計の本ではなく、企業の中に、Data分析に基づく文化を作るために参考になる本です。

Thomas H. Davenport Quotes

Thomas H. Davenport Quotes

「分析力を武器とする企業」では、企業の中のデータ分析の事例が多くまとめられており、マーケティング以外にもデータ分析が事業を支援することが多くまとめられております。

「分析力を駆使する企業 発展の五段階」は、「分析力を武器とする企業」のまとめの本で、企業の中に分析の文化をどのように根付かせるか?どのような組織で行うべきが。どのようなリーダーシップが必要かまとめられています。

「データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」」は、まさに1データ・サイエンティストの活動記録のような本で、どのようなツールを作るか、どのようなレポートをするかまとめられています。

これらの本は、とても参考になります。統計の本を読みながら、この本も読むことを強くお奨めします。

次に、分析に使うソフトはパネルで聞かれたのですが、その時には、リンクは紹介できなかったので、ここできちんと紹介します。現在は無料の分析ソフトがいくつかあり、有名なのは、Rです。本家のサイトは、当然英語なので、日本語のサイトとなると、

が、とても参考になるでしょう。このツールでは、まさに渋谷さんが説明された5つの手法がこのソフトで網羅されています。そのほかにも、以下のソフトが非常に便利です。

  • RStudio
    • Rを、プログラムというよりは、画面操作で簡単に扱えるようにしたもの
  • Tableau
    • データの可視化ツール。本製品は有料ですが、トライアル版もあります。
Rの画面

Rの画面

さまざま、現在のデータ・サイエンティストにはツールも用意されているのです。もちろん、最初はエクセルで十分なはずです。

最後に再度、次世代の渋谷さんを目指していう皆さんに。ぜひ、実務者の皆さんが、分析の目的を明確にして、シンプルな分析で、事業貢献できたという事例を作ってください。そして、実務の問題は、統計の難しさではなく、実務に対する貢献度であることもお忘れなく。

そして、もし複雑な問題、または先が見えなくなったときには私のようにアカデミアに近い人に相談いただくのも、一つの方法だと思います。その時は、コンタクトをお待ちしています。

後日、Rの参考書を以下にまとめました。

こちらも、ご参考ください。

マーケティングに使うRのための本紹介。今からでも遅くない。そして、簡単なものも。

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実務で使う統計手法は、5つ。すごい、そんなシンプル?」への4件のフィードバック

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