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「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜

「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜

2021年1月29日公開

60min

「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜

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コース概要

皆さんは、上司に「この数値分析して、来月の会議で発表お願いします」と言われたとき、どのようにして分析し、報告しますか?

なんとなく平均値を取るなど、場当たり的に分析をしていないでしょうか。また、何をすればいいかわからないといった方も多いのではないしょうか。

本授業では、『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』(日経BP)の共著者であり、三井住友海上火災保険株式会社 デジタル戦略部のプリンシパルデータサイエンティストでもある木田浩理先生をお迎えして、ビジネスの現場に活きる、データ分析に必要な5つのフレームワークをお伝えします。

■登壇講師

木田 浩理 先生

三井住友海上火災保険株式会社 デジタル戦略部 プリンシパルデータサイエンティスト

1979年生まれ。慶應義塾大学総合政策学部卒業/慶應義塾大学院政策・メディア研究科修了。 「30歳ど文系営業マン」からデータサイエンティストの道へ。 NTT東日本・SPSS/日本IBM・アマゾンジャパン・百貨店・通販企業等を経て2018年5月より現職。多種多様な業界で営業やデータ分析を経験。顧客視点に基づいたCRMやマーケティング分析、データを用いた新規ビジネス開発が専門。 2020年10月日経BP社より「データ分析人材になる。 めざすはビジネストランスレーター」を出版

■書籍

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』木田 浩理 (著), 伊藤 豪 (著), 高階 勇人 (著), 山田 紘史 (著)(日経BP)

担当の先生

パーソナリティ

  • 中田 有香

    中田 有香

    スクー放送部

参加したい受講生 : 1370

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授業リスト

「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜

2021年1月29日公開

60min.

今回の授業は、木田先生の共著書『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』(日経BP)を基に、データ分析人材と必要な思考、5Dフレームワークの方法論と重要性についてお話しいただきます。

5Dフレームワークとは、Demand(要求)、Design(デザイン)、Data(データ)、Develop(開発)、Deploy(提供)の5つのデータ分析に必要なステップのことで、木田先生らによって、データ分析の経験を通して生み出された思考フレームワークです。

このフレームワークを学ぶことで、漠然としていたデータ分析を正しく捉え、ビジネスに活用していくことができます。

 

また、データサイエンティストのような高度な技術や知識の習得は急がず、前提としての思考ステップを学ぶことで、失敗しないデータ分析ができるはずです。

授業を通して、自社のビジネスの目的にフィットした「データ分析人材」へと成長していきましょう。

 

先生

木田 浩理

企業のデータ活用が近年大きな関心事となっていますが、同時に「なかなか分析プロジェクトが進まない」という声もよく耳にします。
データ分析を“うまく"進めるには、身に付けないといけない方法論があります。今回の授業では、私がこれまでのキャリアで培った独自の「5Dフレームワーク」という方法論や文系データ分析人材の育成方法などをご説明します。
文系理系問わず「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意をもって、ビジネスで役立つデータ分析の進め方を一緒に学びましょう。

  • 自己紹介
  • 05:15
  • 本日のトピックス
  • 00:40
  • データ分析人材に必要なビジネス力とは
  • 10:32
  • 5Dフレームワークとは
  • 17:01
  • 文系データ分析人材活用のススメ
  • 14:16
  • データサイエンティストと現場をつなぐもの
  • 05:56
  • 質疑応答
  • 06:04
  • エンディング
  • 5Dフレームワークは現場の人が分析するのにも有効なのでしょうか?データサイエンティストのみ有効なのでしょうか?
  • 00:42
  • 可視化ツールが大事だとのことですが、説明パターンやデータ元に応じておすすめをいくつか教えて欲しいです。
  • 00:55
  • どういうアウトプットにするか、合意を取る場面で。相手にデータリテラシーがない場合はどんな資料を用意して理解を得てますか?
  • 00:51
  • データサイエンティストで不得意なことは何ですか?
  • 11:36
  • 外部委託では内部のことがわからないので、社内でデータサイエンティストを頼るのがいいのでしょうか?
  • 00:53
  • 現場に入り込むために必要なテクはありますか?先生は婦人服でも自然に解け込みそうですが。
  • 00:50
  • データ分析チームにおいて、最適かつ最低必要な数は何人でしょうか?
  • 00:50
  • 自分の仕事に対し、自分で分析するための留意点はありますか?
  • 07:37
  • ビジネストランスレーターって小規模な企業にも必要でしょうか?
  • 00:57
  • 未経験からビジネストランスレーターを目指すには、どういった企業がいいでしょうか?
  • 00:54
  • 現場感を感じようとしないデータ分析者が多いように感じますが、そのような人に現場感を持たせるにはどうすればいいでしょうか?
  • 00:49
  • 分析レベルを上げるには、プログラミングをする必要がありますか?
  • 01:09
  • 木田先生の職歴は全てデータサイエンティストになるためだったのでしょうか?
  • 00:42
  • データ分析がマネタイズに直結しないという認識で、データ分析活用の取り組みに前向きではない場合、説得ヒントはありますか?

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