ビジネス現場でよくある問い
① 社内従業員研修や広告は売上に貢献しているのか？
② どのお客さんが購入してくれる確率が高いのか？
③ 欠品の可能性を1％に抑えるには、どの程度の在庫を持つべきか？
④ 月々の販管費が売上の先行指標になっているのか？
こうした問いは、経営やマーケティングの意思決定の場で、よくあるのではないでしょうか。
使えるデータ分析手法
上で示した各々の問いで活用できるデータ分析手法は、次の通りになるかと思います。
① 因果推論（共分散分析、傾向スコア分析、メタラーナーなど）
② 機械学習（ランダムフォレストなど）
③ 安全在庫の計算式（需要の標準偏差などを用いた計算式）
④ グレンジャー因果性検定および構造ベクトル自己回帰分析
以上の手法に関し、多くの方々がご承知の通り、数学理論やPythonの基本文法を知らなくても、実務に必要な分析は可能です。
Pythonコードも数行で済むので、Excelの計算シートのように、数字を当てはめるだけで分析できてしまいますよね。
参考までに、今回の内容を実践方法と共にまとめたUdemy講座も制作しました。
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