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・重要な用語や概念が掲載されているため、初学者にとっては非常にありがたい
・ただ、例がわかりづらかったり、説明が何を指してるかパッと見でわからない部分などあり、読みやすいとは言えないと感じた
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データに隠された関係性を紐解く:
推計統計学
確率統計・離散型隔離率分布
統計的検定
t検定
カイニ乗検定
因果推論
セレクションバイアス
統計学の観点からマーケティング施策を最大化
世の中の事象をモデル化し、予測・分類:
数理モデル
機械学習
線形回帰分析
階層的クラスター分析
サポートベクターマシン
機械学習手法を組み合わせ顧客のインサイトを探り、顧客生涯価値を最大化
強力な機械学習手法を理解しビジネスシーンで扱う:
アンサンブル学習
ベイズ統計学
パーセプトロン
ニューラルネットワーク
自然言語処理
数理最適化
モデル構築間の需要なプロセスを理解
良いモデルを構築、継続的にビジネス価値を生み出す
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「ビジネス教養」というレベルの内容ではないので一般向けではないが、これから専門的にやっていこうという人が概念的な理解をするには丁度いい。ただし、本書を読んで実践できるかというと疑問はあり、ある程度のプログラミング技術等は必要だろう。