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内容紹介・もくじなど
著者プロフィール
森下 光之助(モリシタ ミツノスケ)
REVISIO株式会社執行役員CDOデータ・テクノロジー本部長。東京大学大学院にて経済学修士号を取得後、データサイエンティストとして活動。現在はREVISIOにてデータ戦略の策定・実行を統括。データサイエンスの知見を活かした実践的なデータ活用を推進している。REVISIOでのデータ基盤移行プロジェクトはSnowflake社の「DATA DRIVERS AWARDS 2023」で最高賞を受賞。機械学習モデルの解釈性を扱った著書『機械学習を解釈する技術』は「ITエンジニア本大賞2022」技術書部門ベスト3に選出された(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載さ…( ) 森下 光之助(モリシタ ミツノスケ)
REVISIO株式会社執行役員CDOデータ・テクノロジー本部長。東京大学大学院にて経済学修士号を取得後、データサイエンティストとして活動。現在はREVISIOにてデータ戦略の策定・実行を統括。データサイエンスの知見を活かした実践的なデータ活用を推進している。REVISIOでのデータ基盤移行プロジェクトはSnowflake社の「DATA DRIVERS AWARDS 2023」で最高賞を受賞。機械学習モデルの解釈性を扱った著書『機械学習を解釈する技術』は「ITエンジニア本大賞2022」技術書部門ベスト3に選出された(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
もくじ情報:1章 ビジネス課題を解決する技術(ビジネス課題とデータサイエンスの問題;ビジネス課題を解決するためのフレームワーク ほか);2章 マーケティングにデータサイエンスを導入する(マーケティング活動としてのテレビCM;ステップ1:ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する ほか);3章 認知形成を数理モデリングする(ビジネス課題:製品認知率の改善;ステップ1:ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する ほか);4章 連続最適化で広告予算を配分する(ビジネス課題:広告予算…(続く)
もくじ情報:1章 ビジネス課題を解決する技術(ビジネス課題とデータサイエンスの問題;ビジネス課題を解決するためのフレームワーク ほか);2章 マーケティングにデータサイエンスを導入する(マーケティング活動としてのテレビCM;ステップ1:ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する ほか);3章 認知形成を数理モデリングする(ビジネス課題:製品認知率の改善;ステップ1:ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する ほか);4章 連続最適化で広告予算を配分する(ビジネス課題:広告予算配分の最適化;ステップ1:ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する ほか);5章 離散最適化で広告出稿番組を選択する(ビジネス課題:番組選択の最適化;ステップ1:ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する ほか)