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データサイエンス研究 リサーチブリーフ

2022年度 自社データ・オープンデータを用いた分析の概要

阿久津燎平、伊東千輝、河内隆宏、齋藤康生、鈴木沙織、藤井愛子
   
監修:渡辺 安虎
  特任研究員/東京大学教授
田原 健吾
  データサイエンス研究室長兼主任研究員

2023/03/17

2022年度データサイエンスコースの研究生が自社データやオープンデータを用いて行った分析の概要を紹介する。

 顧客に送付しているカードローンのダイレクトメールに対し、申し込みがあったかどうかを分析し、効果的な発送方法について検討した。

阿久津 燎平

 自社商品の在庫管理について、数ヵ月先の払出数の予測精度の改善を試みた。さらに欠品や在庫等のコスト構造に応じて期待費用を最小にする発注量を試算した。

伊東 千輝

 スマートメーターの電力消費データを用いて、電気料金単価の見直しが世帯の電力消費量に与えた影響を推計した。

河内 隆宏

 埼玉県内の企業アンケート調査結果をもとに、人手不足を経営課題に挙げる企業の賃上げや設備投資の動きや、企業の立地による労働力過不足の傾向を分析した。

齋藤 康生

 小規模事業者の信用リスクを評価する倒産予測モデルの精度向上を目指して、企業の銀行口座情報を加味したモデルを推定した。

鈴木 沙織

 工事情報や配属社員の労務データを用いて、建設現場においてどのような条件で労働災害が発生しやすいかを分析した。

藤井 愛子

※データサイエンスコースの「リサーチブリーフ」では、研究生が自社データ等を用いて行った分析の概要を、派遣元企業の了解の範囲内で紹介します。
※<付録>用語の解説は、2022年3月24日に公表したもの(再掲)です。

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