データサイエンスプログラムとは

データを用いて社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱います。

御社の日時取引データを社内で運用可能なフォーマットに変換し、データを活用します。事業戦略や戦術計画に沿ってデータサイエンスプログラムを構築します。AI分析による計画参考データをベースに御社独自のデータ資産を構築します。

STEP1) Requirement Definition Stage

データ要件定義段階

会社のパーパスやビジョンや決算目標をもとに戦略に沿ったデータの取り扱い要件をまとめます。日次取引データが主データになり、年間の目標値や顧客の満足度の最大化を念頭にデータの取得方法、保存方法、運用メンバー、活用方法、主目的などをまとめます。

STEP2) Identification of data issues

データ課題の抽出

社内の方向性に関わらずまずは、喫緊の問題となっている課題を克服する上で必要なデータから検討します。その上で、要件定義段階で敷いたロードマップをもとにデータサイエンスを進めていきます。

STEP3) Data Collection and Analysis Process

データ収集と分析過程

データの取得や格納についての設計及びSQL等のコーディングを使用したデータの収集を行います。必要であればこの段階でBIツールを導入します。

STEP4) Data Cleansing・Processing

データクレンジング・加工

データが現場の社員にも経営者にもわかるように様々なビジュアルで表現します。データの収集前もしくは収集後に不適切もしくは異常なデータを削除及び変換処理を手動もしくは自動(主にvb, access, excelやjavascript)で実施していきます。

STEP5) Reconciliation with analysis and preparation of report

分析内容照合・報告書の作成

可視化済みのデータから問題改善につながるデータを洗い出し、報告するための材料を収集します。データの表現により「利益の元データが見えること」「課題が解決すること」「新たな課題が見つかること」「新たなアイデアが生まれること」が期待されます。

AI分析・データサイエンス

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まずは御社に眠っているデータを整理します。

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Work 1

概要

AI予測分析とは、統計アルゴリズムや機械学習を用いて過去の実績から将来の結果を予測するデータ分析手法の一つです。既存ビジネスの効率化や新規ビジネスの創出につながります

■AI予測分析では学習データの構築~分析結果を自動モデリングでの高精度な予測を基にデータサイエンスを行います

■現在対応可能な表形式データは、数値、文字列、テキスト、日付になり予測の理由を言語化します。

Work 2

基本機能

■基本機能としての二値分類(故障予測、退会予測)、多値分類(苦情分類)、数値予測(回帰分析)、時系列予測(回帰分析)などをベースに、機械学習(学習・評価・予測)を通して成約価格予測、ターゲティング、出荷数予測による生産計画、来客数予測による仕入量決定、商品売上予測による入荷計画など幅広くデータ分析を行うことが可能です

Work3

予測方法

■入力:エクセルやcsv, tsvなどの表形式データを入力します。(例)契約情報:契約タイプ(ex. プランA)継続年数(ex.5年)支払回数(ex.36回)および顧客情報:年齢(ex.33歳)性別(ex.男性)住所(ex.山形市)

■予測:機械学習による予測モデルの構築を行います(過去実績データ:表形式データ、顧客データ、営業データ、経営データを利用)

■出力:結果の予測((例)次回更新で離脱する確率:84.5%:離脱解約を未然防止措置を検討)

Work4

予測後分析

■予測結果をもとに予測の考察を行います。

■相関関係などを把握し、営業や経営企画と連携します。

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