仕事に使える「指標」設計入門 ビジネス課題をデータ分析で解く

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統計・数学っぽい話はあまり読まない中で珍しいチョイス。
でも、面白かった。多分・・・40%くらいはなんとなく理解できたような・・・

指標設計は必要。そして、設計したからには活かしましょう。それがビジネスで勝ち抜くヒント。みたいな本だね。

正しく指標が設計できれば、多分、転売屋さんのケースではこんなふうに活用できるんじゃないかな。

ある指標というか基準を自分で設計する。メルカリとヤフオクとアマゾンとラクマだったとする。その商品情報を膨大に集めて指標を作るわけさ。

そうすると、その指標から明らかにかけ離れた掘り出し物みたいなのが見つかるケースがある。その瞬間「買い！」となって仕入れる。

それを別のフィールド。例えば、eBayなんかに転売する。逆でもいいよね。

ただ、無闇矢鱈にせどりをするんじゃなくて、きちんと自分オリジナルの指標があればいいわけだよね。

クローラーと自動化プログラムを組み合わせれば、それが自動で出来ちゃったり？

まあ、そこまでやるとグレーな部分も出てくるので本にはなかったけどね。

それと、ロジスティック回帰分析というものがどんなものかイメージ出来るようになった。平たくいえば、アマゾンのリコメンドみたいね。

Aという商品を買う人はBという商品も買う。だから、システムで判断して薦めるみたいなものだね。

それとも関係あるんだと思うんだけど、相関関数なんてのも出てきた。Aという商品とBという商品はどれだけ関係しているか？

企業の商品仕入れにおいて、Aという商品の在庫が切れそうだ。であれば、Bという商品も相関関数が高いから仕入れとかないとビジネスチャンスを失うな？とか発注担当が判断出来れば、発注担当の評価があがるかもね。

全部が全部正しく理解できたとは思ってないけど、統計学の面白さみたいなものは伝わった。