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

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    03:52  (00:12 ~ )
    前回のおさらい
    02:49  (04:04 ~ )
    前回の重要3ポイント
    02:03  (06:53 ~ )
    データの中心・ばらつきは必ず確認する(ヒストグラム・分散)
    01:52  (08:56 ~ )
    平均値の罠
    01:44  (10:48 ~ )
    前回の復習:統計量を復習しておこう!「標準偏差」とは何か
    01:59  (12:32 ~ )
    前回の復習:自分で一つビジネス課題を見つけておこう!
    01:44  (14:31 ~ )
    ビジネス課題と分析課題
    04:21  (16:15 ~ )
    ビジネス課題と分析課題の関係性
    00:52  (20:36 ~ )
    ビジネス課題①:サイトをリニューアルした方がいいかどうか
    01:23  (21:28 ~ )
    ビジネス課題②:PCメインからスマホメインの開発への切替に移行すべきか
    01:20  (22:51 ~ )
    ビジネス課題③:CMを実施し続けるべきか
    02:15  (24:11 ~ )
    分析設計と母集団定義
    03:07  (26:26 ~ )
    2つの仮説に対するアプローチ
    03:09  (29:33 ~ )
    アジャイル型とウォーターフォール型
    03:41  (32:42 ~ )
    ロジックツリーによる構造化
    03:13  (36:23 ~ )
    ロジックツリーを用いたビジネス課題の整理
    03:55  (39:36 ~ )
    ロジックツリーを応用した分析手法の構造化
    01:06  (43:31 ~ )
    分析対象母集団の定義
    00:34  (44:37 ~ )
    可視化:DB図・ベン図を用いた方法
    04:51  (45:11 ~ )
    分析設計のツボ
    04:57  (50:02 ~ )
    【後半】質疑応答
    Q:メタ思考や分析設計から発して、アウトプットイメージを1枚に書いてしまうということですか?
    03:09  (55:51 ~ )
    Q:良い仮説を設定するには、どう訓練すればいいでしょうか?現場を知るとか?
    02:21  (59:00 ~ )
    Q:分析ノウハウだけでなく、ビジネス分析からスタートするのが重要なのでしょうか?
    02:20  (1:01:21 ~ )
    Q:分析設定の入門のための書籍やウェブサイトで、おすすめのモノはありますか?
    01:55  (1:03:41 ~ )
    Q:ビッグデータを調べるツールや手段はいかがなさいますか?
    03:36  (1:05:36 ~ )
    課題発表
      (1:09:12 ~ )