実践的データ活用

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実践的データ活用 -「良いデータ活用」とは何か
第1回:2015年10月13日公開 01:00:00

実践的データ活用 -「良いデータ活用」とは何か

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優れたデータエグゼキューターの排出を目指すXICA ACADEMY( http://academy.xica-inc.com/ )と共同で制作する、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回の授業です。

「良いデータ活用」と「悪いデータ活用」の違いについて、6つの切り口で「良い」「悪い」を対比した上で、悪い状態→良い状態へと変えるための具体的なポイントをお伝えします。

本授業を通して、優れたデータエグゼキューターを目指していきましょう。

授業一覧
実践的データ活用 -「良いデータ活用」とは何か
2015年10月13日公開
01:00:00

この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。

「良いデータ活用」と「悪いデータ活用」は何が違うのでしょうか?
このシリーズでは、6つの切り口で「良い」「悪い」を対比した上で、悪い状態→良い状態へと変えるための具体的なポイントをお伝えします。

■第1回:良いデータ活用とは何か?

第1回ではコースを通じて学ぶことの全体像をご説明します。データを活用することは「手段」でしかありません。しかし、「良い活用」をすることができれば、達成したい目標とそれを実現するための具体的な実行の間をつなぐ上で有用な武器になります。

この授業では、「目的」と「実行」を繋ぐ分析のステップを実例を交えてご紹介しながら、今回のコースの全体像をご紹介します。

  • 自己紹介
  • 03:50
  • 本コースの概要
  • 07:25
  • アジェンダ
  • 00:28
  • データ分析とは、経営とは
  • 01:00
  • 何故ビジネスにおいてデータ分析が必要か
  • 05:08
  • データ分析の種類
  • 02:17
  • ビジネスにおけるデータ分析・活用の流れ
  • 04:05
  • 実データから課題を特定するアプローチ
  • 02:35
  • 分析から課題を特定するアプローチ
  • 02:08
  • 未来から課題を特定するアプローチ
  • 01:31
  • 仮説の設計
  • 03:18
  • データ
  • 03:02
  • 分析
  • 02:11
  • 全体を通してのポイント
  • 02:56
  • まとめ
  • 03:13
  • 質問・今後の授業について
  • 01:24
  • Q:データ分析は軍事分野への応用が可能でしょうか。逆に、軍事分野から影響を受けることはあるのでしょうか。
  • 02:07
  • Q:分析を元に行動に移したとしても、トラブルなどは起きると思いますが、仮説はどれくらい立てた上で実行に移しますか?
  • 01:12
  • Q:データ分析は大変で挫折する人が多いと聞きます。どうしたら挫折せずに続けられると思いますか?
  • 01:05
  • Q:10%の時間を使って90%の精度を目指す際に、仮説は「10%の時間」のうち、どれくらいを使うのがよろしいのでしょうか?
  • 00:49
  • Q:自社がデータを集めている間に自社よりも大きい他社に動きを察知されるリスクは常にあると思います。想定よりも少なめのデータで粗めの分析で行動に移すようなことはあるのでしょうか?
  • 01:13
  • Q:最近は仮説を立てないでデータ分析を始める手法があると聞きますが。
  • 01:17
  • Q:今よく言われている「ビックデータ」は、我々に何をもたらしてくれると思いますか?
  • 01:55
  • お知らせ
実践的データ活用 - ビジネス現場で活きる仮説設計・データ収集と分析
2015年10月27日公開
01:00:00

この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。

データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。

■第2回:仮説とデータ

第2回では、6つの切り口のうち「仮説」と「データ」、「分析」について学びます。
“データ分析のプロに的確な分析依頼が行える状態”を目標に、「仮説設計・データ収集のポイント」、そして、「データ分析の概観と、各種手法のアウトプットイメージ」を説明していきます。

  • 自己紹介、授業概要
  • 06:09
  • アジェンダ
  • 00:18
  • 前回の振り返りビジネスにおけるデータ分析の価値
  • 03:14
  • 前回の振り返り:データ分析の種類
  • 01:14
  • 前回の振り返り:データ分析のフローと実践のポイント
  • 02:59
  • 前回の振り返り:データ収集のステップとポイント
  • 01:38
  • 仮説設計のステップとポイント
  • 04:11
  • データ収集のステップとポイント
  • 04:28
  • データ分析とは
  • 05:28
  • データを解く分類と代表的な手法
  • 09:46
  • 分析のポイント
  • 02:04
  • まとめ
  • 05:01
  • Q:どの分析が最適か、慣れてないうちは間違った方向にずんずん進んでから「あっ…なんか違う…」ってなりそうで怖いなぁ。
  • 01:27
  • Q:林先生が紹介した分析手法は、現場で働くビジネスマン(分析技術に熟練していない人)でも学習することで扱えるようになるレベルのものなのだろうか?それが難しいのであれば、「この状況において、この分析手法を使うべき」というところまで分かっても、それを現場で実践するのは難しそうだなぁ、と少し不安になりました。
  • 02:07
  • Q:目的の設定と問題の抽出は、一人の人間が行うべきでしょうか。チームで行うべきでしょうか。データ活用の中心人物が意思決定を行う行程はどこでしょうか。
  • 01:05
  • Q:pythonは機械学習に強いと聞きますが、林先生が使っているpythonのライブラリは何でしょうか?
  • 02:13
  • お知らせ
  • 02:29
  • Q:数値にならない分析はまた別物で考えたほうがいいですか?
実践的データ活用 - 実践で活かされる分析と解釈「事例①」
2015年11月10日公開
01:00:00

この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。

データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。

■第3回:分析と解釈(1)

第3回と第4回では、6つの切り口のうち「分析」と「解釈」について学びます。

どれほど正しく精緻な分析を行ったとしても、意思決定、およびアクションに繋がるとは限りません。
実際にビジネスの現場でデータ分析を武器とされているゲストをお招きして、今までにどのような分析を行い、どのような解釈、および意思決定がなされてきたのか、具体的な事例を通して「分析・解釈のポイント」を学んでいきます。

実践的データ活用 - 実践で活かされる分析と解釈「事例②」
2015年11月24日公開
01:00:00

この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。

データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。

■第4回:分析と解釈(2)

第3回と第4回では、6つの切り口のうち「分析」と「解釈」について学びます。

どれほど正しく精緻な分析を行ったとしても、意思決定、およびアクションに繋がるとは限りません。 実際にビジネスの現場でデータ分析を武器とされているゲストをお招きして、今までにどのような分析を行い、どのような解釈、および意思決定がなされてきたのか、具体的な事例を通して「分析・解釈のポイント」を学んでいきます。

実践的データ活用 - データ活用のためのチームづくりとコミュニケーション「事例③」
2015年12月8日公開
01:00:00

この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。

データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。

■第5回:チームと巻き込み

第5回では、6つの切り口のうち「巻き込み」について学びます。
データを実務で活用する中で、人と取るコミュニケーションは「分析を共に進めるチーム内」と「分析から実行に移すチーム外」の2つに分けることができます。
どちらの場合も、データや分析手法にとらわれ過ぎず、目的に立ち戻ることと実行につながることが重要です。 具体的な事例を紹介しながら、データ分析の示唆を基に組織を動かしていくポイントを学びます。

実践的データ活用 - ケーススタディで学ぶ「良いデータ活用」
2015年12月22日公開
01:00:00

この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。

「良いデータ活用」と「悪いデータ活用」は何が違うのでしょうか?
このシリーズでは、6つの切り口で「良い」「悪い」を対比した上で、悪い状態→良い状態へと変えるための具体的なポイントをお伝えします。

■第6回:ケーススタディ

第6回では、ある架空の企業の状況における一連のデータ活用のプロセスを体験していただきます。(ケーススタディは第5回終了時に公開予定ですので、事前にご自身で考えていただくことで学びが深まります)
これまでに扱った観点にそって、具体的にどのように「良い状態」を実現していくのかを学びます。

また、今回は最終回ということで、前回の授業( https://schoo.jp/class/2823 )で出した以下の課題に対するみなさんの提出物を生放送で添削したいと思っていますので、「実践的データ活用」コースで学んだことをもとにぜひ考えてみてください。
※提出先: kadai@schoo.jp
※締め切り: 12/19(土)13時

■みなさんの役割: 
ビールメーカーの経営企画

■背景(目的&問題意識): 
・目的 :ターゲット市場の特定 ※日本国内限定
・問題意識 :20代30代へのマス戦略の衰退

■お題: 
・ターゲット設定&戦略提案のレポーティング
・近年のビール需要を分析 -需要要因の洗い出し-
・ターゲットの設定 -需要要因のストーリー化- 
・今後の戦略を提案

こんな人にオススメ
マーケター(初級)

日常的に仕事でデータを使う機会が多いが、専門的に学んだことのない方

タグ
担当の先生
受講生代表
  • 新井 利佳

    新井 利佳

    スクー放送部

  • 田原 彩香

    田原 彩香

    スクー放送部

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