レストランの拡大を支える有望なデータベースを選定しました。次に、追加の複数のデータセットを評価し、さらに深掘りする価値があるものと、価値より問題を増やしそうなものを見極めます。
その判断を効率的に行うために、直面しているデータ上の課題を、主要な選定基準に基づいて分類してください。
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
意思決定サイエンスの核心となる原則と、現代ビジネスにおける重要性を学びます。意思決定モデリングの基礎、問題の構図化（フレーミング）の手法、そしてデータドリブンな意思決定を取り巻く倫理的配慮について理解を深めます。
意思決定サイエンスのプロジェクトを効率的に進めるための実践的なスキルを身につけます。成功基準の定義、データソースの評価、品質チェック、関連する特徴量の選定、モデルの優先順位づけ、そして組織内にデータドリブンな文化を根づかせる方法を学びます。
現在の演習
マーケティング、ファイナンス、オペレーションなど多様な業界における意思決定サイエンスの活用例を探ります。データドリブンなインサイトをステークホルダーに伝えるコミュニケーション戦略を身につけ、データに基づく意思決定への合意形成を進めます。さらに、この分野の将来動向や最新の発展についても学びます。
