データ分析・活用(データサイエンス実践)の「テーマ設定」の流れについて簡単に説明します。 テーマ設定の入口は、現場の「お困りごと」(問題)です 出口は、テーマ選定マトリクスを使ったテーマ候補の評価結果です その評価結果を...
ビジネス系のデータ分析・活用(データサイエンス実践)を「ビジネスアナリティクス」という用語で表現したりします。 このビジネスアナリティクスは、ざっくりと「商品力を高めるアナリティクス」と「販売力を高めるアナリティクス」に...
多くの企業にあるデータの1つが、販売系のデータだと思います。 売上を計上する上で、必ず必要になるため、何らかの形で必ず社内にあるはずです。 ただ、その販売系のデータが、分析という観点で、綺麗な形になっているかどうかは別問...
データサイエンス実践(データ分析・活用)の成否を左右するのは、テーマ選定にあります。 理由は単純です。 上手くいきそうもないことをいくら頑張っても、上手くいかないからです。 例えば、あなたが陸上選手だとします。 「3ヶ月...
データ分析やデータサイエンス、機械学習などの基礎的なバックボーンとして、数理統計学に関するある程度の知識は必須です。 しかし、データ分析・活用を目指すなら、数理統計学的厳密性は放棄したほうが良さそうです。 なぜでしょうか...
データ分析をやることになったとき、多くの人は、データ分析の手法の知識や、分析ツールの使い方を学ぶようです。 データ分析をするのだから、当然と言えば当然です。 しかし、それだけでは実務で活用しビジネス成果を出すことは難しい...
日時: 2019年11月20日(水) 10:00~18:00 受講料: 54,000円(税抜価格50,000円) 会場: 株式会社翔泳社1F セミナールーム(東京都新宿区舟町5) 主催:株式会社翔泳社 詳細はこちら ht...
データ分析のテーマには、筋の良いものと悪いものがあります。 知らず知らずのうちに、筋の悪いテーマを選んでしまい、そのテーマに挑むと苦労も絶えません。 そのテーマが、会社の生き死にを左右するとか、部署や製品にとって避けて通...
ビジネスにおけるデータ活用は、あくまでも課題解決の手段の1つにすぎません。主役ではなく脇役です。 そもそも、ビジネス上の課題を解決するのに、データは必須ではありません。 しかし…… ビッグデータだ! データサイエンスだ!...
ビジネスでデータ活用しようとチャレンジしたとき、次のような状況に陥るときがあります。 データを集めたのに、思ったほどビジネス成果が生まれない! 高精度のモデルを構築したのに、なぜか現場で活用されない!! 分析しても分析し...