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AI時代のデータ分析術

「何を分析するか」の決定が結果を分ける!課題・論点設計と仮説構築におけるAIと人間の役割

上田 拓朗[著]

 「なんか、優良顧客が離れてる気がする……」など、ビジネスの中で漠然と感じる黄色信号から、問題解決の意思決定につなげる分析を実現するためには「何を分析するか」=課題・論点設計と、仮説の構築が重要です。マクロミルグループでマーケティング戦略支援を行うエイトハンドレッドのデータアナリスト上田拓朗氏が、データ分析の7つのフェーズを軸に、各ステップでAIをどう活用し、人間は何を判断すべきか解説する本連載。今回は1ステップ目となる課題・論点設計の基本とAIを活用するためのポイントを解説します。

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この記事の著者

上田 拓朗(ウエダ タクロウ)

株式会社RONNABYTE ブランド&マーケティンググロースDiv マネージャー
西日本旅客鉄道株式会社を経て、2022年に株式会社エイトハンドレッドへ入社。購買行動データ、Webアクセスログ、意識調査データ等を活用した業界横断的なデータ分析に従事。直近では、大手レジャー予約プラットフォームにおける販促・プライシング戦略...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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