となりのデジタル第7号 データに強くなる。デジモテになる?

今回のテーマは、「データ分析」です。

データ分析というと、なんだか難しくてよく分からない、、、という方、多いと思います。

たしかに、実際の分析手法は数学的・統計学的に高度ですので、

プロに任せた方がよいかもしれませんが、

データを駆使するとどんな変革を起こせるのか、それを知っておけば、

さまざまな可能性が広がると思います。

そんなわけで、データを駆使して変革を起こした人を幾人かご紹介いたします。

まずは、この人。

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え!?、ブラッドピットが!!??

 

すみません、、、ブラピ様ご本人ではなく、主演した映画「マネー・ボール」の主人公、

米国メジャーリーグ、オークランド・アスレチックスのジェネラル・マネージャー、

ビリー・ビーン氏です。

ご本人はこちら。

7-2.jpg

ご存知の方も多いかと思いますが、長年の定説とスカウトの経験に則って、

選手を選択し、チームを構築していた野球界に、

データ分析によって選手を選択する手法によって、金欠チームをプレーオフ常連の強豪チームへ

と育て上げました。

 

ビーンGMは野球を「27個のアウトを取られるまでは終わらない競技」と定義し、

それに基づいて勝率を上げるための要素を分析しました。

過去の野球に関する膨大なデータの回帰分析から「得点期待値」というものを設定して、

これを上げるための要素を持つ選手を良い選手としました。

具体的には、例えば、一般的には評価される項目である「打率」よりも「出塁率」を最も

重視しました。

この視点によって、他チームが評価していないため低年俸で雇える選手をかき集め、

低予算で強豪チームをつくりあげたのです。

 

次は、この人。

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お、綺麗な女優さん、と思った方も多いと思いますが、この方、米国ヤフーのCEOのマリッサ・

メイヤーさんです。実はこの人バリバリの「リケジョ」です。

名門スタンフォード大学大学院でコンピュータ科学の博士号を取得した後、1999年よりグーグルに

入社。2012年に、37歳の若さでヤフーCEOに就任した才女です。

メイヤーさん、グーグル時代からかなりの有名人だったそうで、エピソードに事欠かないとのこと

ですが、データ女子っぷりを象徴するエピソードがあります。

彼女は、入社後しばらくして、グーグルのホームページ(みんな知ってる、ロゴと検索ボックス

だけのあのページです)の管理者になったとのこと。

その役職に就いている間、グーグルのユーザー体験を向上させるため、何十という大小さまざまな

改革を行ったとのことですが、時折ロゴに加えられるいたずら書きのようにグラフィックスも

彼女の成果です。

 

ロゴと検索結果の間にある空白を変えたとき、何十通りもの幅に変化させてテストし、

ユーザーは空白が少ない方を好むことをつきとめたとのこと。

彼女曰く「デザインは芸術というより、科学になったのです」。

ただ、その結果、デザイナーが社を去って行ったとのことですが。。

今や何でも統計学的に判断していく時代。

例えば、映画の興行収入をアルゴリズムで予測し、そのスターを出演させるとヒットするのか、

或いはこけて損をするのかを、

統計学的に予測するサービスを提供している会社さえあります。

Epagogix社 http://www.epagogix.com/

 

このEpagogix社によると、実は、興行収入には、ギャラの高いスター俳優を起用するかしない

かは、あまり影響しないとのこと。

このルールには4名に例外が存在し、ウィル・スミス、ブラッド・ピット、ジョニー・デップが

出演すると、確実に興行収入が増加するとのこと。

一方、女優Xを起用すると、確実に興行収入が落ちるとのことです。。

 

こういったほかに事例にも興味がある方は、下記の本がお勧めです。

「その数学が戦略を決める」

http://www.amazon.co.jp/%E3%81%9D%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%81%8C%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%82%92%E6%B1%BA%E3%82%81%E3%82%8B-%E6%96%87%E6%98%A5%E6%96%87%E5%BA%AB-%E3%82%A4%E3%82%A2%E3%83%B3-%E3%82%A8%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%BA/dp/416765170X

今回は基本的にはここまで、ですが、、、データ分析手法に興味ある方は、

下記もぜひご覧ください。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

最後に少し真面目に、統計学の分析手法を少しだけ触ってみましょう。

今回は、みなさまも仕事触れる機会も多いと思います、「相関」について。

「お、相関高いじゃん!」、「んー、相関低いなぁ~」などと、よく打合せのときにみなで

議論したりするかと思いますが、その「相関」ってどうやって計算するかご存知ですか?

 

相関係数」とは、ふたつの変数の関係の強弱を測るものです。

 

下記は、各月の「気温」と「ビターコーヒーの販売数」の表です。

これをサンプルに、「気温」と「ビターコーヒーの販売数」の相関を計算してみましょう。

7-4

7-6.jpg

となり、限りなく「1」に近いので、「相関が高い」、即ち、「気温が上がればビターコーヒーが

売れ、気温が下がればビターコーヒーは売れなくなる」ということになります。

DDMCやMCPやイーマーケティングワン等々の皆さまは、普段からのこんなことをやっていたの

ですね、、、頭が下がります。

こういったデータ分析手法に関して、もっと知りたい方は、下記の本をぜひ読んでみてください。

「データ分析の基本と業務」

http://www.amazon.co.jp/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%A8%E6%A5%AD%E5%8B%99-%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF%E3%81%8C%E8%A6%8B%E3%81%88%E3%82%8B%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B-%E5%B9%B3%E4%BA%95-%E6%98%8E%E5%A4%AB/dp/4798128139

 

 

 

 

 

 

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