ビジネス時系列データを「振返り」や「予測」 で終わらせない。
事業を動かす「ROI最適化」のプロフェッショナル へ
需要予測、MMM、予知保全、異常検知。あらゆる時系列課題を「利益（キャッシュ）」の文脈で解き明かす。Pythonで時系列データをビジネス価値に変換する実務の全工程を公開。
なぜ、あなたの時系列分析は「現場」を動かせないのか？
- 需要予測: 精度（MAE）は高いのに、在庫コストが減らない。
- MMM/効果測定: 広告の寄与度は出せたが、次の予算配分の最適解が示せない。
- 異常検知/予知保全: 異常は見つけたが、そのダウンタイムがいくらの損失で、いつメンテナンスすべきかの判断基準がない。
- 共通の悩み: コードは書けるが、経営層が求める「で、いくら儲かるの？」に答えられない。
そんなお悩みをお持ちの方は、ぜひ無料メルマガ セールスアナリティクス通信 に ご登録 ください。
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せめて、収益が上がらなくても、営業生産性や販促効率が向上したら……
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社内データを積極的に活用し事業貢献する
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大学卒業後、約 20年間 一貫して
実践 にこだわり「データ分析」に関与してきました
官公庁時代、米国国防総省の高官からデータ分析のパワーと要諦について力説され衝撃を受けました。このとき、データ分析に魅了され、データ分析の世界でに生きていくことを決意しました。
私が身に着けたデータ分析は、学問的なものではなく、実践的なものです。安全保障の世界のデータ分析は、生きるか死ぬかの世界です。例えば、統計学的に正しいかどうかよりも、生きるか死ぬかを重視するということです。学問的に正しい分析をしても、国が滅んでしまっては意味はありません。
約6年間の国家公務員を勤め上げた後、この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、民間のコンサルティング会社に、30歳手前で転職いたしました。
主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました。
企業さまの中には、データ活用に積極的な企業もあれば、データと聞いただけで嫌悪感を示す企業、ものすごくいいデータが溜まっているのに活用しきれていない企業、一生懸命データ活用に取り組んでいるのに成果の上がらない企業など、多種多様な企業と関わり、データ活用に関するお悩みをお伺いしてきました。今でも毎日、データ活用に興味をもつ経営者や部門責任者、データ活用の現場にいる方々と接しています。
その中で気がついたことがあります。
社内データ活用が うまくいかない のは、
データの 活躍しているイメージがわかない からだ！
多くの企業が、社内データすらうまく活用できない理由。それはデータの活き活き活躍するイメージを持てない。つまり、社内データの真価に気づいていない。
社内データの真価に気づいていないゆえに、間違った方法、無駄なIT投資、逆効果な方法を続け、データ活用の現場も経営者や部門責任者も、現状では無理なのではないかとあきらめてしまう。その結果、さらなるIT投資や人財登用、もしくはきっぱりあきらめてしまう。
それでは、あまりにももったいない！
多くの企業では、社内データの真価に気づき「データの活き活き活躍しているイメージ」さえ持ててれば、現在手元にあるデータやIT環境だけで、十分にデータ活用はうまくいきます。
なぜならば、「データの活かしどころ」が分かるからです。
リアルな ビジネス事例 × 武器となるPythonスキル で、昨日の自分を超えていく。
一歩先を行くプロフェッショナルのための、週刊アップデート・マガジン。
現代のビジネス現場において、データは溢れています。しかし、それを具体的な成果や「意思決定」に結びつけるための確かな道筋を見出すのは容易ではありません。本誌は、現場で直面する泥臭いビジネスの課題と、それを鮮やかに解決するスマートなPythonスキルを掛け合わせた、完全「実戦型」の週刊マガジンです。
私たちが目指すのは、単なる理論や知識の詰め込みではありません。 「実際のプロジェクトで直面する壁をどう乗り越えるか」「限られた時間とデータで、いかに分析を価値に変えるか」といった、明日の現場でそのまま活用できる「生きたノウハウ」を、毎週あなたの元へ直接お届けします。
一過性の学習で終わらせず、継続的に自分をアップデートし続けることは、これからの時代を生き抜くプロフェッショナルにとって最大の武器となります。 自ら進化を止めず、常に一歩先を目指すあなたのための良質なスパイスとして、そして頼れる技術的伴走者として、ぜひ本マガジンをお役立てください。
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メールマガジンで配信していること
- ビジネス活用事例コラム（実務上の課題解決ストーリー）
- Python 時系列分析 1,000本ノック（時系列データに特化した実践演習）
- Pythonで完全理解！回帰分析の基礎（数式と実装を紐解く連載）
- XAI（説明可能AI）超入門（SHAPやDALEXなど予測根拠の可視化解説）
- MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）実践解説（販促効果の最適化）
- Python入門とデータ処理の基礎（Pandas、NumPy、Matplotlib等の使い方）
- Python環境構築ガイド（MiniforgeやJupyter Labの導入・設定手順）
- 次元削減入門シリーズ（PCA、因子分析などの多変量解析の基礎）
- データクリーニング・加工技術（read_csvのオプション活用など実務テクニック）
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- データサイエンスの学習ロードマップ提示
- AI・機械学習導入時の「テーマ設定」と「ストーリー構築」の考え方
- 統計学の基礎概念の平易な解説（仮説検定やガウス＝マルコフの定理など）
- 著書『時系列予測の基礎』等のサポート記事・サンプルコード配布
- 最新のセミナー登壇・メディア掲載・執筆情報の告知
- DX・データ活用を推進するための組織・マインドセットの解説
上記は一例です。
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