アービトラージの市場や機会は数多くあります。市場は立ち上がったばかりだったり、非伝統的な形の場合もあります。アービトラージとは、一つの市場で資産を買い、別の市場で売って、市場間の価格差を利用して利益を得ることだと覚えておいてください。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、データドリブン意思決定のフレームワークに慣れていきます。複数のデータ分析手法とその目的を学びます。章の終わりには、各意思決定がフレームワークのどこに当てはまるかを把握できるようになります。
マーケティングの文脈でデータドリブンな意思決定を適用してみましょう。広告費の最適化、ウェブサイト流入のアービトラージ機会の発見、限られたが関連性の高いデータを用いた新製品の需要予測まで、データを活用して取り組みます。
現在の演習
ファイナンスにおける意思決定にデータを活用する方法を学ぶことは、有益で収益性も高い取り組みになり得ます。この章では、消費者信用、不動産、さらにはコレクティブルという非伝統的な市場まで、データを使って投資機会を検討します。
最終章では、スタートアップ向けのTAM(Total Addressable Market)を算出し、スタッフ配置に使われる需給曲線を学び、顧客の声から改善の余地を見つける方法を扱います。最適化の機会を見極め、既存のビジネスオペレーションを支える実践的な経験が得られます。