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実験に基づく予測分析で意思決定し利益改善
ビッグデータ時代のビジネス分析 〔第4回〕

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  • 2016年3月15日 火曜日
  • アプライド・プレディクティブ・テクノロジーズ シニアバイスプレジデント[日本代表]及川 直彦

前号までの内容を整理しておこう。「なぜ起きたか」を解き明かす「診断的分析」は、新たな施策アイデアの探索に役立つ一方で、正確さを欠く面があり、意思決定に活用するには限界がある。そして「何が起きるのか」を解き明かす「予測分析」には、ある施策がもたらす直接的、間接的な影響をすべて織り込んで予測モデルをつくる「シミュレーションに基づく予測分析」と、ある施策を実行するグループと実行しないグループの差から施策効果を明らかにする「実験に基づく予測分析」の2種類があり、現状では後者の方が現実的で、活用しやすい。では実験に基づく予測分析は、具体的にどのような分析をし、どのように意思決定を支援するのか。

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