データを手に入れたとき、集計や分析、数理モデル構築などをする前に、前処理をしデータをキレイにする必要があります。 前処理を適切に行わないと、間違った何かを出力することになります。 では実際どのようなことをするのか？ 今回...

売上などのビジネス系のデータの多くは、時間概念が紐付いた時系列データです。 時間概念を取っ払ったテーブルデータと異なり、時系列データは、過去の値に大きく依存する、という特徴があります。 そのため、一工夫必要になります。例...

法人相手のビジネスやECサイト、個別面談を通すようなビジネスなどでは、顧客をIDベースで追えるケースが多いです。 運が良ければ、リード（見込み顧客）の段階で、何かしらデータを得ているケースもあります。法人相手のビジネスな...

需要予測はビジネスの現場では非常に重要なことです。ただ、データによらない経験と勘といい加減による予測が蔓延っている世界でもあります。 面倒だから、昨年と一緒、昨年の売上を1.1倍する、取り急ぎ右肩上がりに描く、みたいない...

よくあるデータ活用のテーマの1つに、顧客のチャーン予測（離反予測）というものがあります。離反率をはじき出すことができます。 離反率は、顧客満足度の重要な指標です。離反率が低いということは、顧客が満足しているということです...

市場反応分析（Market Response Analysis）では、広告・価格変更・販促・営業などのマーケティング活動に対する反応（売上や購買行動など）を分析します。 比較的やりやすく、多くの人に関心をもられやすいデー...

CLTV（顧客生涯価値）には全体レベル（集計レベル）と個人レベル（個々の顧客レベル）のものがあります。 全体レベル（集計レベル）のCLTV（顧客生涯価値）である（Aggregate CLTV）は、多くの場合驚くほどの予測...

仮説を立てて、データで検証する。 既にある過去データで検証する方法と、これから新たにデータ取得し検証する方法があります。 さらに、これから新たにデータ取得し検証する方法も、どうなるのかをモニタリングし確かめる方法と、AB...

問題解決は、取り組むテーマと言うか課題を設定する「課題発見フェーズ」と、その課題に取り組む「課題解決フェーズ」に分かれます。 そこでどのようにデータを絡ませるか？ データの絡ませ方には4つのパターンがあります。 今回は、...

多くの人は、普段から何かしらの数値を眺めているかと思います。 成績表やTOEICの点数、体重、売上、受注件数、リード件数、PV（ページビュー）数などなど。 普段見ている数値（売上やPVなどの指標）に異常があった場合、あな...