データ分析とビジネス　ノート（５）プロジェクトマネジメント　ビジネス課題とKPIツリー

２－６　データ分析課題とデータ分析プロジェクト

ビジネス課題

データ分析課題がビジネス課題解決に適しているか否かを注意深く分析する必要がある。

支援

ＡBテスト・要因分析

自動化・最適化

予測モデル作成

実際の運用では個々の場面ごとに判断される。

例：

天気予報の降水確率をもとに傘を持って行くかどうかを判断するばあい、

「自動化」：天気予報で降水確率が50%以上なら機械的・自動的に傘を持って行く。

「支援」：降水確率に加えて空模様を見て最終的に傘を持って行くかどうかを判断する。

例えば、「チラシ配布枚数」と「収益インパクト」のデータでは、その関係性を「モデル化」（関数化）して「自動化」されます。

「チラシ広告のデザイン」のように、多様なファクターがある場合は、「ABテスト」の繰り返しにより結論付けられうる。

「新商品開発」のようなばあい、「アンケート・データ」を「目的変数」と「説明変数」の要因分析（回帰分析）を利用してヒントを得ることが出来ます。

ABテスト・要因分析などによる「意思決定/既存施策の支援」の場合　→　レポート提出

他方

「自動化・最適化」では「予測モデル」を含む様々な「数理モデル」Pythonなどが提出されます。