こんな人におすすめ
- ビジネス課題の分析や改善に携わる方
- データサイエンス手法を活用したい初心者～中級者
- 新規事業やマーケティング戦略の効果検証を行う方
プロンプト例
「仮説検証とデータサイエンスを用いて、新商品の売上向上に影響を与える要因を特定し、仮説立案から検証までの手順を説明してください。」
プロンプト例の出力結果
仮説検証とデータサイエンスを用いた新商品の売上向上の分析プロセスは以下の通りです。まず、仮説立案として「商品の売上はターゲット層のニーズとパッケージデザインの変更によって向上する可能性がある」と仮説を設定します。次に、過去の売上データと顧客属性、気象データなどを収集・整理し、データの前処理・可視化を行います。続いて、統計的手法や機械学習モデルにより、検定統計量やp値を計算し、仮説の真偽を科学的に検証します。最後に、検証結果をもとに改善案を提案し、実践しながらPDCAサイクルで継続的に仮説をブラッシュアップします。これにより、客観的データに基づく効果的な課題解決が可能になります。
