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...

データを使い実務的な課題をどのように解決していくのか、というデータ活用上の問題があります。 幾つかやり方がありますが、最も取っ組みやすい問題解決フレームワークに、PPDACサイクルというものがあります。 マネジメントサイ...

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...

ビジネスでデータを活用するぞ！　となったとき、売上アップやコストダウンなどの利益アップを考えがちです。 売上アップやコストダウンなどの利益アップが起こらないようなデータ活用であれば、ビジネスでは使いものになりません。 な...

データ分析・活用の成果は、どこで生まれるでしょうか？ 答えは「現場」です。 データ分析そのものからは何も生まれません。これが意外と、忘れがちです。 例えば…… 「見える化」さえすれば 「データ分析」さえすれば 「予測モデ...

頑張って出したデータ分析・活用の成果を、どう表現するのかは重要です。 少なくとも、データ分析・活用の成果は、何かしらの数値で表しましょう。 そのためにも、あらかじめ定量的な成果指標を決め、数値目標を計画しておくべきです。...

「今週の小ばなし」の第146話で、次のようなお話しをしました。 データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③何をすれば...

前々回の「今週の小ばなし」（第146話）で、次のようなお話しをしました。 データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③...