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問題解決のためのデータ分析　基礎

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第2回

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データ分析のアプローチ方法

2021年6月1日 30min

データ分析のアプローチ方法

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授業の概要

　・データ分析のアプローチ方法　
　　①目的の明確化
　　②仮説の洗い出し
　　③分析方法の定義
　　④データの収集
　　⑤分析

　・データ分析の精度を決めるデータ収集
　　自社データの蓄積・収集が最重要
　　足りないデータは外から集める

　・データ分析は5W1Hをどれだけ詳細化できるか

こんな人にオススメ

これからチームを率いる新リーダー

担当の先生／パーソナリティ

齋藤健太

KUROCO株式会社　代表取締役

慶応義塾大学理工学部卒業後、株式会社船井総合研究所に入社。主に中堅規模（数百億）以上の企業をメインクライアントとしたプロジェクトに従事。小売業、飲食店、メーカー等、幅広い業種において、中期経営計画策定やマーケティング戦略の構築、M&Aにおけるビジネスデューデリジェンス等の実績を有する。独立後も製造業や小売業、サービス業に至るまで大小様々な企業の課題発見に従事、成果を上げる。特にデータ分析においては、複数のコンサルファームにもアサインされる実力を有する。その他、AI関連スタートアップや教育関連企業からもデータ分析支援の依頼を数多く受けている。 2013年9月「問題解決のためのデータ分析」（2019年2月に新装版）、2019年10月「会社の問題発見、課題設定、問題解決」を出版。 KUROCO株式会社では、中小企業向けのデータ活用支援（分析、可視化、教育）を展開。 https://kuroco.team/

チャプター

データ分析のアプローチ方法

目的の明確化

仮説の洗い出し

分析方法の定義／データの収集／分析

データ分析の精度を決めるデータ収集

次回予告

告知