実践 マーケティングデータサイエンスを読み進める：ビジネス課題の理解

実践 マーケティングデータサイエンスを読み進めて学んだこと、気づいたことをメモしていきます。今回は第二章のCRISP-DMでいう「ビジネス課題の理解」を扱った部分です。

▶ CRISP-DMについては以下の記事をご覧ください。

実践 マーケティングデータサイエンスを読み進める：CRISP-DM

データ分析プロジェクトのプロセスモデルの一つ。CRoss-Industry Standard Process for Data Miningの略らしい。反復的なプロセスになっていて大きなループと小さなループがある。

happy-analysis.com

2023.07.02

ビジネス課題の理解

この章には重要だと思われることや面白いなということがたくさん書いてありました。箇条書きでメモしておきます。

• 数字を捉えるだけでなく、そもそもデータがどのように得られたを知ることも大切
• ペルソナやカスタマージャーニーは検証されていないことが多い
• 意思決定と行動に関する思考法としてOODAループ（ウーダループ）という考え方がある（Observe, Orient, Decide, Act）
• 人間の記憶は意外にあいまいで経験していない事柄を経験したかのように思い出す現象（フォルス・メモリ）がある
• ビジネス課題は与えられるものではなく問いかけを繰り返しながら探っていくもの
• はじめに課題と目的を明確にすることが大切

普段、目の前のデータを正しいものとして分析を始めてしまいがちですが、そもそもそのデータがどのように得られたのか、そのデータは信頼できるものなのか、も検討しなければいけないというわけですね。また、なんでも答えを求めがちですが、「ビジネス課題は与えられるものではない」というのも大切ですね。

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