データを使うことに不慣れな組織や人の場合、データから導き出された結果に対し極端な反応をします。 あり得ない期待を抱くか、もしくは無関心（期待０）か、のどちらかです。 なぜ両極端に振れるのか分かりませんが、その振れ具合が最...

よくデータ分析などを実施する前、「データから今までにない気付きを得られるのではないか！」と期待されることがあります。 要は、データマイニング的なデータ分析です。 しかし、不思議なことに、データから今までにない気付きが発見...

KKD（経験・勘・度胸）を悪の根源とみなし、データ分析・活用で排除するぞ！と 意気込む風景を何度か目にしました。 「データ分析・活用」のところを、「データサイエンス」や「データマイニング」、「マシーンラーニング」、「AI...

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...

データサイエンティスト（DS）という名の職業が、定着しつつあります。 しかし、その期待されることも、求められることも、定義も微妙に、企業や組織によって変わってきます。 とは言え、データサイエンティスト（DS）に限りません...

ある小売チェーンです。 例えば、次のような状況はよくあります。 昨年の売上と比べ、今年の売上はどうだろうか？ 今日の売上は、通常の売上と比べ悪いと言えるのだろうか？ 先週のキャンペーンの影響はどうだろうか？ 売上に効いて...

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...

新QC7つ道具は、QC7つ道具と同様に品質管理で利用されている分析手法です。 親和図法 連関図法 マトリクス法 系統図法 アローダイアグラム PDPC法 マトリクス解析法 この新QC7つ道具を、新QC7つ道具と認識せずに...

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