【ビジネスと数学】 機械学習（machine learning）/ディープラーニング/AI/スパムメール/売上=顧客単価×購買人数/条件つき確率/期待値/ABテスト/予測モデル/予測値と実測値で機械学習/潜在顧客の発掘/特徴量/モデル評価/精度を高める厨/ビジネスではリソースが限られている/これらは簡単にできますよ ※音声バランスミスり、音声が曇り涙です。。

【ビジネスと数学】 KPI(Key Performance Indicator)/意味のある数字とは/ビジネスというより数学的アプローチの話/y = ax + b (a,bは係数、xは変数)/y = ax1 + bx2 + cx3 …../a,b,cは影響度、xはアクションと読み替えてOK/重回帰分析/相関係数/平均二乗誤差/回帰分析/アンサンブル/kaggle/数字をマネジメントしているのではなく、数字にマネジメントされているかもしれない/

【ビジネスと数学】 KPIやKGIと数学の関係をはじめとした、ビジネスと数学の話を少ししています。 正直そういった俗世の話は苦手なのですが、お金を稼ぐことと嫌いであることは分離して考える必要があるので割り切って仕事で使うことにしています。(k) ※1億を100づつに分けると100万個に分かれます。計算ミスってます。すみません ※数値を一次情報でないと言ってますが、数値を一次情報とみなす方が一般的だと思います。