データサイエンティスト関連の記事はじめました

はじめに

こんにちは。ビックデータ推進課のYKTです。
やっと暖かくなってきましたね!
最近はセブン〇レブンの「ラムネ入りソーダアイスバー」にはまっております。
ラムネのつぶつぶ感がとても癖になる味です。気になる方はぜひ!

CSS技術ブログでは、AWSの記事をメインにUPしてきましたが、
「データサイエンティスト関連」についても、いくつかご紹介していこうと思います。
データサイエンティストって名前はよく聞くけど、実際なにやってるの?
難しそうだけど未経験できるの?どんなスキルが必要なの? などなど、、、
気になるところがたくさんあると思います。
実際私も証券系のシステム運用やEUCシステムの開発から分析案件に配属されたため、未経験からのスタートでしたが
今では現場リーダーとして、お客様の要望に応えながらメンバーと分析のお仕事をしています。
そのため未経験でも、全く問題ありません!
さて本題に戻りまして今回はデータサイエンティストについてご紹介いたします。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、「データ」を「サイエンスする」人のことです。

→なるほどねー!とはなりませんよね(笑)

「電子コミックの購入率アップ分析」について簡単に例を説明します。

■背景
電子コミックをもっと購入してもらうために、クーポンを配布し購入率を向上したいが、クーポン数にも限りがあるため、全顧客に配布ができない。
そこで、購入率UPにつながる顧客を知りたい。
といった依頼について分析してみましょう。

まずは会員情報から、どのような層が購入しやすいかを調べてみます。
どうやら30代男性が多いようです。
ということは30代男性全員にクーポンを配布すればいいのか!。。。。。
とはなりません。
なぜならば、クーポンを配布せずとも購入してくれる顧客には配布する必要はないのです。
こういった顧客をヘビーユーザーと呼び、月の購入数や購入金額を調べることにより、ヘビーユーザー以外の顧客を抽出します。
さらに、読み切り作品を多く買っていたり、過去にクーポンの利用率が高い顧客などの情報と組み合わせることによって
より購入率アップしそうな顧客を抽出することができます。
上記で抽出した顧客にクーポンを配布した効果検証も行うことで、今後同じような依頼があった際に、より最適化なデータを抽出可能となります。

以上が例となります。
こうした大量のデータから何らかの意味のある情報や関連性などを導き出し、検証することによって最適化したデータを生み出す人のことを データサイエンティストと呼ばれています。

まとめ

以上で「データサイエンティストについて」の紹介を終わります。
実際CSSではどんな案件を行っているか気になりますよね?
そこで次回のデータサイエンティスト関連の記事は、「ビックデータ推進課の担当案件について」をご紹介します。お楽しみに!

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