ビジネス課題を解決する技術

データサイエンスを価値創出につなげたいすべての人へ。数理最適化×数理モデル×データの力で最適な意思決定を導出する。

目次 : １章　ビジネス課題を解決する技術（ビジネス課題とデータサイエンスの問題/ ビジネス課題を解決するためのフレームワーク　ほか）/ ２章　マーケティングにデータサイエンスを導入する（マーケティング活動としてのテレビＣＭ/ ステップ１：ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する　ほか）/ ３章　認知形成を数理モデリングする（ビジネス課題：製品認知率の改善/ ステップ１：ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する　ほか）/ ４章　連続最適化で広告予算を配分する（ビジネス課題：広告予算配分の最適化/ ステップ１：ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する　ほか）/ ５章　離散最適化で広告出稿番組を選択する（ビジネス課題：番組選択の最適化/ ステップ１：ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する　ほか）

【著者紹介】
森下光之助 : ＲＥＶＩＳＩＯ株式会社執行役員ＣＤＯデータ・テクノロジー本部長。東京大学大学院にて経済学修士号を取得後、データサイエンティストとして活動。現在はＲＥＶＩＳＩＯにてデータ戦略の策定・実行を統括。データサイエンスの知見を活かした実践的なデータ活用を推進している。ＲＥＶＩＳＩＯでのデータ基盤移行プロジェクトはＳｎｏｗｆｌａｋｅ社の「ＤＡＴＡ　ＤＲＩＶＥＲＳ　ＡＷＡＲＤＳ　２０２３」で最高賞を受賞。機械学習モデルの解釈性を扱った著書『機械学習を解釈する技術』は「ＩＴエンジニア本大賞２０２２」技術書部門ベスト３に選出された（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）