生命保険会社の意思決定サイエンティストとして、保険料を正確に設定し財務リスクを最小化するために、死亡率を予測する役割を担っています。まずは、より複雑な手法へ投資する前の出発点として、シンプルで解釈しやすいモデルが求められています。
この反復的なプロセスにおいて、強力なベースラインとなるのはどのモデルでしょうか？
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。
