モデル結果と対応するプロットに基づいて、顧客は重要だと考えている一方で、従業員のスコアがあまり高くないために監督者がコーチングすべきレストラン品質の側面はどれですか？
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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。
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。
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