イシューからはじめよ / 知的生産の「シンプルな本質」 | 本の要約サイト flier(フライヤー)
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こんにちは!ダイナミックプラス社(DP社)で広報を担当しております、インターン生の林です。
今回は自分のメンターさんで、営業戦略職としてゴリゴリに活躍される星野さんに「マーケティングに統計を応用する際に役立つ書籍3選」というテーマでコラム記事を書いていただきました!
それでは早速!
大学ではアメリカで確率論を専攻していました。卒論は日米のプロ野球におけるスター選手の観客動員への影響に関して執筆し、統計の学位をとり卒業しました。
JPモルガン証券→DeNA→ダイナミックプラス社(現職)です。
JPモルガン時代ではデリバティブ(主にオプション、先物)のセールストレーディング業務を行っていました。
Bond Mathと呼ばれるものの理解には大学時代の勉強は役に立ちました。
また、オプションを設計する際の債券利回りの計算や、定量リスク分析みたいなものを時には正規分布書いて使ったり、とかあるので若干統計知識も役に立ちました。
アプリゲームのデータ分析、スポーツ事業の事業戦略からAIプロジェクトの推進を行っていました。
特に大学時代の勉強が活きた、ということは多くないですが事業としてのデータ分析・意思決定支援・優秀なデータサイエンティストと働く環境はとても勉強になりました。
(なんならDeNAでのデータ分析、AI事業がデータハンドリングの礎)
一方、DeNA時代に学んだのはマーケティングや、事業戦略などビジネス的なメリットも大きいと感じています。 唯一大学時代の勉強が活きていると感じたのは、モデル作成の際のアルゴリズムの理解(=数式の理解)についてです。
DeNA時代と近しいです。
一方で規模感が小さい会社かつ領域もDPに絞っているので、より視座が高く、扱う領域、裁量が大きく仕事ができています。
大学時代での勉強が活きているのは、DSと話をする中での言語をもつということですね。 結局DP社のビジネスは、 興行主(言語はビジネス)⇆DP社(言語は統計、データサイエンス)なので、営業としてバイリンガルさが求められており、ここに大学時代の勉強が活きています。
(DP社で働く星野さんの様子)
前提としてマーケティングに統計は1つのアプローチとして有効という認識です。MUSTではないと思います。
そのうえで有効だと感じるポイントは、
・施策の考えかたとして、データの取り方、ターゲットに統計的手法が使える
・定量的に評価できる(ここは因果推論的なアプローチも有効)
・実際に施策を考える時に数字をベースに立案できたりする
の点に関しては有効に感じました。
この本ではデータ分析・データサイエンスでいうところの物事の考え方について学べました。
今までの業務を通じて、AI案件は問題設定が鍵になることが多いと感じています。
ビジネス上の課題をDataScienceで解ける問題に変換する必要があり、その時に必要なのは
1.課題を見つけて、問題設定する力
2.DataScienceの知識
だと考えていまして、この本は1の能力を身に着けるのにとても有効だと感じました。
この本では数理モデルで市場の需要動向を推計する手法、マーケティングで森岡氏が意識している実践方法について学べます。
推定モデルを作成する際に、「どう数式に落とし込んでコードを書くか」と言う際に参考書として活用できています。
また、この本のすごいところは技術(理論)書的な要素を持ちながら、数式部分を飛ばしてもマーケティングのエッセンスが学べる内容になっているところにあります。
確率論をゴリゴリ進めながら、最後は確率の神に委ねる、と言う決断も含めて諸々参考にしています。
(こちらは番外編)業務上面倒だな、と言う部分を全てプログラムで解決するためのHowから入るような本です。基本的に全て手元で実装できるオライリー本です。
(※オライリー本…主に技術書を扱うオライリー社が出版する本を指します)
個人的には初めてプログラムを組む際に読んでとても参考になりました。 その後にモデルを組む際も、Pythonでの作業イメージがあったからシステムとの繋ぎ込みも意識できる初心者本としてとても優秀だと思います。
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