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。

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分析のリアルがここに!現場で使えるデータ分析
2013年8月28日公開
01:00:00
  • 自己紹介&アジェンダ
  • 02:27
  • 実務家は、何をどの程度知っていればよいのか?
  • 04:04
  • 実務家と分析者の役割
  • 02:50
  • 実務家と分析者の歩み寄りが必要
  • 03:11
  • ビジネスサイクルとデータ分析
  • 01:20
  • 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
  • データ分析を用いた意思決定サイクル
  • 01:34
  • 現状把握とは?
  • 04:02
  • 予測とは?
  • 01:15
  • 2つの予測アプローチ
  • 04:27
  • シュミレーションとは?
  • 02:58
  • 最適化とは?
  • 02:32
  • あるベーカリーの例からみる最適化
  • 05:34
  • データとは?
  • 01:36
  • データの種類と尺度、特徴の掴み方
  • 02:37
  • データの尺度
  • 02:46
  • ヒストグラム
  • 01:46
  • 代表値(平均値)
  • 01:20
  • 中央値
  • 00:30
  • 最頻値
  • 00:28
  • データのばらつき(分散・標準偏差)
  • 03:44
  • 相関関係
  • 01:20
  • 散布図からみる相関関係
  • 04:46
  • まとめ
  • 04:52
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 課題発表
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分析のリアルがここに!現場で使えるデータ分析
2013年9月19日公開
01:00:00
  • 自己紹介&アジェンダ
  • 03:52
  • 前回のおさらい
  • 02:49
  • 前回の重要3ポイント
  • 02:03
  • 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
  • 平均値の罠
  • 01:44
  • 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
  • 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
  • ビジネス課題と分析課題
  • 04:21
  • ビジネス課題と分析課題の関係性
  • 00:52
  • 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
  • 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
  • ビジネス課題③:CMを実施し続けるべきか
  • 02:15
  • 分析設計と母集団定義
  • 03:07
  • 2つの仮説に対するアプローチ
  • 03:09
  • アジャイル型とウォーターフォール型
  • 03:41
  • ロジックツリーによる構造化
  • 03:13
  • ロジックツリーを用いたビジネス課題の整理
  • 03:55
  • ロジックツリーを応用した分析手法の構造化
  • 01:06
  • 分析対象母集団の定義
  • 00:34
  • 可視化:DB図・ベン図を用いた方法
  • 04:51
  • 分析設計のツボ
  • 04:57
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 課題発表
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分析のリアルがここに!現場で使えるデータ分析
2013年9月24日公開
01:00:00
  • 自己紹介&アジェンダ
  • 04:01
  • 前回までのおさらい
  • 03:25
  • データとは構造+誤差で構成されている
  • 01:22
  • データの分布の形と数値の両方で確認する
  • 00:25
  • 分析結果を解釈する際には、常に課題に立ち返る
  • 01:20
  • 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
  • データ同士の関係(相関)はどのように見るのか
  • 03:17
  • ビジネス課題と分析課題の関係性
  • 00:47
  • 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
  • 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
  • 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
  • 分析企画書として、タスクに落とす前に体系立てる
  • 00:49
  • 前回のレポート振り返り
  • 00:57
  • 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
  • 定性的な分析を定量的にできたことのメリット
  • 01:57
  • 3つのビジネス課題
  • 03:02
  • 課題のデータ概要
  • 02:02
  • 課題のヒストグラム
  • 02:17
  • 参考:各種統計に役立つエクセル関数
  • 01:25
  • 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
  • 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
  • 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
  • ビジネス課題3(広告コストの効率性)を解いて行く
  • 04:20
  • 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
  • 参考:costとCPAとの相関図が抱える問題点(擬似相関)
  • 04:00
  • まとめ
  • 06:00
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 課題発表
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マーケター(入門)

分析をほとんど実施したことがないが、これから仕事で取り組んでいきたい方

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学生代表
  • 未定

    未定

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