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

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    【前半】授業
    自己紹介&アジェンダ
    04:01  (00:17 ~ )
    前回までのおさらい
    03:25  (04:18 ~ )
    データとは構造+誤差で構成されている
    01:22  (07:43 ~ )
    データの分布の形と数値の両方で確認する
    00:25  (09:05 ~ )
    分析結果を解釈する際には、常に課題に立ち返る
    01:20  (09:30 ~ )
    データの特徴(分布の形)はどのように見ればよいのか
    00:57  (10:50 ~ )
    データ同士の関係(相関)はどのように見るのか
    03:17  (11:47 ~ )
    ビジネス課題と分析課題の関係性
    00:47  (15:04 ~ )
    仮説を発見するアプローチは発散型のアプローチで行う
    00:34  (15:51 ~ )
    仮説を検証するアプローチは収束型のアプローチで行う
    01:40  (16:25 ~ )
    母集団を絞り込んでいく、DB図、ベン図それぞれの使い方
    00:55  (18:05 ~ )
    分析企画書として、タスクに落とす前に体系立てる
    00:49  (19:00 ~ )
    前回のレポート振り返り
    00:57  (19:49 ~ )
    提出課題講評:ヴァンフォーレ甲府の時間別得失点のデータ分析
    03:56  (20:46 ~ )
    定性的な分析を定量的にできたことのメリット
    01:57  (24:42 ~ )
    3つのビジネス課題
    03:02  (26:39 ~ )
    課題のデータ概要
    02:02  (29:41 ~ )
    課題のヒストグラム
    02:17  (31:43 ~ )
    参考:各種統計に役立つエクセル関数
    01:25  (34:00 ~ )
    分析しやすい野球やバレーボール、不確定要素が多く分析が難しいサッカー
    05:30  (35:25 ~ )
    ビジネス課題1(クロスセル効果の効果測定)を解いて行く
    04:11  (40:55 ~ )
    ビジネス課題2(売り上げ減少の原因特定)を解いて行く
    02:54  (45:06 ~ )
    ビジネス課題3(広告コストの効率性)を解いて行く
    04:20  (48:00 ~ )
    参考:広告コストとコンバージョンが比例しないポイントをデータ分析で読み解く
    01:40  (52:20 ~ )
    参考:costとCPAとの相関図が抱える問題点(擬似相関)
    04:00  (54:00 ~ )
    まとめ
    06:00  (58:00 ~ )
    【後半】質疑応答
    Q:データ分析家はどのようなバックグラウンドを持った方が多いですか?またデータ分析全体を通じてオススメの書籍などがあれば教えて下さい
    03:27  (1:04:38 ~ )
    Q:説得力を持たせつつ、限りある情報だけでプレゼンするコツみたいなものが、経験的にあれば教えて下さい
    03:00  (1:08:05 ~ )
    Q;自社データだけでは足りない場合があると思います。こういったデータはどのように入手するのでしょうか?
    03:08  (1:11:05 ~ )
    Q:ネット広告で考察する際に特に重要なポイントがあれば教えて下さい
    03:00  (1:14:13 ~ )
    課題発表
      (1:17:13 ~ )