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実践的データ活用

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授業の概要

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。

こんな人にオススメ

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

チャプター

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自己紹介
03:50
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本コースの概要
07:25
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アジェンダ
00:28
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データ分析とは、経営とは
01:00
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何故ビジネスにおいてデータ分析が必要か
05:08
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データ分析の種類
02:17
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ビジネスにおけるデータ分析・活用の流れ
04:05
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実データから課題を特定するアプローチ
02:35
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分析から課題を特定するアプローチ
02:08
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未来から課題を特定するアプローチ
01:31
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仮説の設計
03:18
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データ
03:02
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分析
02:11
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全体を通してのポイント
02:56
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まとめ
03:13
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質問・今後の授業について
01:24
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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