データ活用で重要なのは、続けることです。 打ち上げ花火のような一発ドカンと何かをするのではなく、地味に続けることが重要です。 打ち上げ花火よりも、線香花火に近いかもしれません。 今回は、「データドリブンとは『データ用いた...
学んだこと、活かせていますか? ビジネスで、データ分析をやることになったとき、あなたならどうするでしょうか。 多くの人は、分析手法の知識や分析ツールの使い方を習得しようとします。 データ分析をするのだから、当然と言えば当...
最近、社内でデータ活用を推進しようということで、データサイエンス人財を社内に抱えようという動きがあります。 社内でデータ活用するぞ! となったとき、ある壁にぶち当たることがあります。 実業務の壁です。 もう少し説明すると...
蓄積され続けてはいるけど、人手にあまり触れられていないデータの中には、データの粒度がバラバラなケースが多々あります。 そのようなデータを相手に集計や分析をするとき、非常に苦労します。 ちなみに、データの粒度とは、文字通り...
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...
データ分析・活用に慣れていない方にお勧めなのが、QC7つ道具です。 チェックシート ヒストグラム 管理図 散布図 パレート図 特性要因図 層別 前回は、7つの内「ヒストグラム」と「管理図」について、概要を説明しました。 ...
データ分析・活用に慣れていない方にお勧めなのが、QC7つ道具です。 チェックシート ヒストグラム 管理図 散布図 パレート図 特性要因図 層別 QCとは、Quality Controlの略で品質管理のことです。 7つ道具...
統計解析や機械学習などで利用される数理モデルは多種多様です。 次から次へと新しいものが登場し、全体を捉えることはできません。 最新のものや流行のものを追うのもいいですが、先ずは基本的なものを抑えるのがいいでしょう。 基本...
データ分析・活用(データサイエンス実践)の第一歩として、よく「見える化」というキーワードがあります。 先ずは、データを収集し現状を「見える化」するところから始めましょう! というものです。 立場によって、「見える化」の意...
データ文化のある会社もあれば、データ文化の無い会社もあります。 データ文化のある部署もあれば、データ文化の無い部署もあります。 少なくとも、データ文化が無い場所(会社や部署など)で、 データ分析だの…… ビッグデータ活用...