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  • 沒有數字腦也能輕鬆解析數據:「三井住友海上」經驗證的實戰指南:現役數位戰略科學家的獲利秘訣!
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  • 譯自:データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
  • 作者: 木田浩理, 伊藤豪, 高階勇人, 山田紘史作 , [金鐘範譯]
  • 出版社:好優文化
  • 出版年:2022
  • 集叢名:Pecunia:09
  • ISBN:9786269576159
  • EISBN:9786269609314 EPUB
  • 格式:EPUB 流式,PDF,JPG
  • 附註:版權頁題名: 沒有數字腦, 也能輕鬆解析數據
租期14天 今日租書可閱讀至2024-10-03

三井住友海上集團開發!
菜鳥也可以無痛升級資料科學家的──
★大數據分析實戰指南★

除了告訴你「應該做什麼」,

還告訴你「什麼不能做」!

商品開發‧銷售策略‧KPI應用
  ◎什麼是「資料科學家」(Data Scientist)?
  「資料科學家」(Data Scientist)是資料分析團隊的核心。一個完整的資料分析團隊係由工程師、行銷、分析師,並由資料科學家銜接「數據」「解讀」與「應用」三個層面。讓「資料」不再只是單純的數據,而是能用在商品開發、銷售策略、檢視反省等實際層面上。

  但大多數的企業,無法負擔「完整的」資料分析團隊。所以,往往擁有分析、行銷甚至是工程師背景的「資料科學家」,就成為企業徵求相關人才時的首選。

  Point:根據日本「資料科學家協會」的調查,企業想招聘的資料科學家類型,有四○%的企業為行銷人才、三六%為工程師人才、二四%為分析師人才。

  ◎5個D開頭字母,讓數據、資料變成業績!
  從找需求到開發產品、行銷、銷售,全部都能搞定的實戰技巧

  想開發一個新產品、發想一個新專案,首先必須找到需求;有需求才有商機,有商機才有行銷與銷售發揮的空間。但如何避免靠直覺、靠經驗摸索,在成功之前先繳出大筆學費?

  三井住友海上集團的4位資料科學家,將自己的經驗轉化為以5個D開頭字母構成的框架:

  (1)Demand(需求):詢問需求
  (2)Design(設計):描繪整體輪廓
  (3)Data(資料):收集資料
  (4)Develop(開發):分析資料
  (5)Deploy(部署):展示資料

  並結合實際的成功、失敗經驗,找出「應該做什麼」與「不該做什麼」,導出從找需求到開發產品、行銷、銷售,全部都能搞定的實戰技巧。跳過摸索期,用最有效率的方式將數據、資料變現,打造業績金雞母!

  ◎跨領域發展必備!
  《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團的實戰指南
  本書由隸屬於《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團MS&AD保險集團控股旗下的三井住友海上保險的數位戰略部撰寫而成。其中成員除了是現役資料科學家,並擁有電商、零售、通信、IT等產業豐富從業經驗。

  如果你是:
  行銷、銷售、IT領域▶想外掛數據分析技術
  工程師、分析師▶想外掛開發、銷售實務應用

  三井住友海上集團開發、並實證有效的跨領域實戰指南,讓你用最無痛的方式快速上手、成為最搶手的跨領域人才!

作者簡介

木田浩理(Hiromasa Kida)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部‧首席資料科學家


  一九七九年出生。慶應義塾大學總和政策學部/慶應義塾大學研究所政策、媒體研究科畢業。曾任職於NTT東日本、SPSS/日本IBM、亞馬遜日本、百貨公司、通信販售企業等,自二○一八年五月於三井住友海上火災保險任職至今。在各式各樣不同的業界累積業務和資料分析的經驗。根據顧客的觀點進行CRM和市場行銷分析,專攻運用資料開發新市場。

伊藤豪(Go Ito)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部‧首席資料科學家
  
  一九八一年出生。早稻田大學商學部畢業。任職於SPSS/日本IBM約十年左右,擁有軟體業務和資料分析相關顧問經驗。之後轉職至通信販售企業負責資料分析,跨足顧客、市場和廣告等各項領域的資料分析,同時也負責CRM和商品改善。自二○一九年任職至現在。

高階勇人(Yuto Takashina)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部‧資深資料科學家
 
  一九八一年出生。二○○七年自早稻田大學研究所文學研究科心理學科畢業後,進入構造計畫研究所。擁有資料分析相關顧問經驗。以顧客的角度,歷經製造業、通信業、自治團體和大學等,各種不同業界的資料分析。此外,也曾參加行動經濟學等領域的學會發表。自二○一八年任職至今。

山田紘史(Hiroshi Yamada)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部‧資深資料科學家

  一九八五年出生。二○一○年自中央大學研究所理工學研究科畢業後,進入Dentsu e-marketing One Inc.(現為 Dentsu Digital Inc.)。負責活用市場行銷領域的資料驗證策略成效。之後也曾任職於市場行銷顧問公司,以及自由接案分析師。自二○一九年任職至今。
  • 前言 不需要成為「資料科學家」也沒關係
    • 不論是誰,都有機會成為「資料分析」的專家
    • 資料分析的關鍵與技術無關?
    • 「能將資料運用於獲利上的資料分析人才」才是正解
    • 打破技術困境的方法
    • 「5D 框架」是什麼?
    • 閱讀本書的方法
  • 第 1 章 提升經驗值 ── 失敗案例,和成功做法
    • 1 企業碰到什麼問題?
    • 2 是哪裡出問題?預期內的失敗與失敗的原因
    • 3 沒那麼難?成功的作法與成功的理由
    • 4 讓「分析」的技術,活用於「現場」的辦法
  • 第 2 章 實踐 5D 框架
    • 1 Demand(需求)尚未確認動機及目的前,先不要開始進行分析工作
    • 2 Design(設計)要拿到哪些資料?詢問哪些人?怎麼做才能讓每個人都看到?
    • 3 Data(資料)── 誰做的資料? 放在哪裡?同樣的資料,為什麼會出現差異?
    • 4 Develop(開發)
    • 5 Deploy(部署)
  • 第 3 章 5D 框架資料分析人才育成術
    • 1 企業在煩什麼?
    • 2 能讓管理階層・領導階層理解的 5D
    • 3 什麼樣類型的人,適合資料分析的相關工作?
    • 4 商業數據翻譯師 ── 將資料變現的關鍵人物
  • 後記
紙本書 NT$ 450
單本電子書 NT$ 315
優惠價
NT$ 277
(優惠期限:2024-09-30)

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