マーケティング分野のドメイン知識とデータサイエンス

この記事の説明は人によってわかりにくそうだけど、データサイエンスの役割は業務の課題をデータを活用して解決することであり、そのためには必要であれば何が課題なのか業務に踏み込むことがデータサイエンティストには求められるということ。AIシステムを作るデータエンジニアやDBを整備するデータアーキテクトがITエンジニアの一種なのに対して、コンサルタントの一種なのがデータサイエンティストなのだと僕は思っている。

冒頭の記事もあり、今回はマーケティング分野について、そのドメイン知識やデータ分析手法の手がかりになる記事を整理しておく。
まずはドメイン知識の側から、だいたいこの辺りのサイトが参考になる。

よりデジタルマーケティング的なところだと以下

データ分析としては、自分でも今後勉強しようと思いつつ、関連業務を最近やってなくて目を通し損ねているMarketing Mix Modeling（MMM）については情報量が多くなってきたので別ページに括りだした。

あとはマーケティング以外の分野でも使われる分析手法を並べて置く。ほんとはマーケティング・リサーチについても大事なのだけど別の機会に。
ロジット需要関数と価格競争に関するノート

テキスト情報を活用した事例なり分析手法として面白かったので。

他にも良い記事があれば適宜追加していきますが、マーケティング分析系は記事が豊富だから、ここにあるまとめを手掛かりに自分で探しても結構あると思います。

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仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note