アクセンチュアのプロが教えるAI時代の実践データ・アナリティ

アクセンチュアのプロが教える 保科 学世 アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 AIグループ 日経BP 日本経済新聞出版本部エーアイジダイノジッセンデータ アナリティクス ホシナ ガクセ アクセンチュアビジネスコンサルティングホンブエーアイグループ 発行年月：2020年08月25日 予約締切日：2020年06月18日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784532135065 保科学世（ホシナガクセ） アクセンチュアビジネスコンサルティング本部AIグループ日本統括マネジングディレクター。慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士（理学）。AI・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。AI　HUBプラットフォームや、業務領域ごとに体系化したAIサービス群「AIパワード・サービス」、需要予測・在庫補充最適化サービスなどの開発を手掛けると共に、アナリティクスやAI技術を活用した業務改革を数多く実現。著書多数。厚生労働省保健医療分野AI開発加速コンソーシアム構成員など歴任（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） 第1章　課題定義・仮説立案／第2章　データ収集・加工・探索／第3章　分析モデルの構築1ー古典的統計手法によるアプローチ／第4章　分析モデルの構築2ー機械学習によるアプローチ／第5章　Pythonを用いた機械学習の実践／第6章　AI技術の利活用／第7章　ビジネス活用時にぶつかりやすい壁 データ解析は、ビジネス戦略・分析目的を明確にした上で行う必要があります。「発射台・的の設定」「データ分析」「業務展開」というデータサイエンスのプロセス全体を丁寧に解説しています。要因把握や予測に使われる「決定木分析」、より高精度の予測を行う「アンサンブル学習」、AI開発に必須の「ディープラーニング」など昨今のビジネスシーンに最適なトピックを収録しています。架空の銀行で分析業務に従事しているデータサイエンティストになったつもりで、機械学習を用いたデータ分析の一連の流れを体験できます。Pythonによるコーディング、サンプルデータを用います。分析の結果が理解されない、継続的な仕組みが構築できない、といった「ビジネス活用の際にぶつかりやすい壁」とその対処法を紹介します。 本 ビジネス・経済・就職 マーケティング・セールス 企画書・プレゼン ビジネス・経済・就職 自己啓発 企画書・プレゼン ビジネス・経済・就職 経営 経営戦略・管理