おためし受講中

分析のリアルがここに!現場で使えるデータ分析

 

<背景>

 

最近、ビッグデータや統計が脚光を浴びていますが、大前提として、分析者が知っておくべきそれらの知識やスキルとマーケターなどの実務家が知っておくべき知識やスキルは異なります。

クルマを運転する際に、エンジンのメカニズムまで詳細に知っていなくても運転できるように、本来、実務家は、分析のアルゴリズムの中身を完全に理解していなくても、分析結果を有効な打ち手につなげ、世の中に貢献する製品やサービスを1つでも多く生み出していくことに注力するべきであると思います。

しかしながら、現実は、リソースやコストの問題から分析者と実務家の両方の顔を求められ、分析~施策への接続~施策の実行を全てご自身でやらなければいけないケースもあるかもしれません。

さらに、たとえ、分析者⇒アルゴリズム構築、実務家⇒分析結果の施策への接続、という役割分担ができているとしても、ベースとなる知識やスキルが共通していないことによる分析者と実務家とのコミュニケーション・ギャップが起こることも多いことでしょう。

 

<講座の内容>

 

本講座では、分析をほとんど実施したことがない実務家をターゲットとし、ご自身で分析する際に、意思決定を誤らないための必要最低限の統計知識や、分析者とのコミュニケーション・ギャップを極力減らすための分析設計スキルを身に付けていただくことを目指します。

【第1回目の講座】では、必要最低限の統計知識と、実務での使い方をご紹介します。一方、今回は、様々な統計の教科書で載っていても、実務でほとんど使わない知識は省略させていただきます。

【第2回目の講座】では、統計などの知識ではなく、分析設計のやり方や、肝となる考え方、失敗例などをご紹介します。

そして、【第3回目の講座】にて、1回目、及び、2回目の内容を踏まえたケーススタディを実際に解いてもらおうと思います。

このように、全3回の講座を通して、データを基にした1つでも多くの打ち手を生み出すヒントを分析や統計という観点からご提供できればと思います。

参考サイト/予習教材

学生代表

  • 未定

    未定

【ノート機能】
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    【前半】授業
    自己紹介&アジェンダ
    02:27  (00:16 ~ )
    実務家は、何をどの程度知っていればよいのか?
    04:04  (02:43 ~ )
    実務家と分析者の役割
    02:50  (06:47 ~ )
    実務家と分析者の歩み寄りが必要
    03:11  (09:37 ~ )
    ビジネスサイクルとデータ分析
    01:20  (12:48 ~ )
    ビジネスサイクルの解説(誕生期~成長期~成熟期~衰退期)
    04:10  (14:08 ~ )
    データ分析を用いた意思決定サイクル
    01:34  (18:18 ~ )
    現状把握とは?
    04:02  (19:52 ~ )
    予測とは?
    01:15  (23:54 ~ )
    2つの予測アプローチ
    04:27  (25:09 ~ )
    シュミレーションとは?
    02:58  (29:36 ~ )
    最適化とは?
    02:32  (32:34 ~ )
    あるベーカリーの例からみる最適化
    05:34  (35:06 ~ )
    データとは?
    01:36  (40:40 ~ )
    データの種類と尺度、特徴の掴み方
    02:37  (42:16 ~ )
    データの尺度
    02:46  (44:53 ~ )
    ヒストグラム
    01:46  (47:39 ~ )
    代表値(平均値)
    01:20  (49:25 ~ )
    中央値
    00:30  (50:45 ~ )
    最頻値
    00:28  (51:15 ~ )
    データのばらつき(分散・標準偏差)
    03:44  (51:43 ~ )
    相関関係
    01:20  (55:27 ~ )
    散布図からみる相関関係
    04:46  (56:47 ~ )
    まとめ
    04:52  (1:01:33 ~ )
    【後半】質疑応答
    Q:顧客満足のデータを分析する時に、注意する事はありますか?
    01:47  (1:07:13 ~ )
    Q:プロが売上減少の原因を分析する際、何かポイントはあるのでしょうか?
    01:51  (1:09:00 ~ )
    Q:分布を見て明らかな外れ値があった場合、平均値より中央値の方が良いのですか?
    02:32  (1:10:51 ~ )
    Q:偏差値が実務で利用されない理由ってなんでしょうか?
    01:15  (1:13:23 ~ )
    Q:統計を用いて、何か企画やアプリを開発されたりしますか?
    02:09  (1:14:38 ~ )
    Q:偏相関分析と分割相関分析の使い分けやメリットの違いは何かありますか?
    02:18  (1:16:47 ~ )
    課題発表
      (1:19:05 ~ )