12/6(Fri)

今日の生放送

こんどうこういちろう

近藤 康一朗

株式会社 電通 データサイエンティスト

2010年電通入社。データ・サイエンティストとして、広告主のデータ解析、ソリューション導入・構築、施策PDCAを担当。SAS,Python,SQL,R,Tableauなど様々なツール/プログラミング言語を駆使した高度な解析と、元コピーライターの経験を活かしたコミュニケーション戦略提案を行う。

近藤 康一朗

登壇している授業のカテゴリー・関連タグ

担当のコース

この授業は、「わたし達の周りにあるデータから何か新しい知見を引き出して、ビジネスに役立てたい……。」そんな思いを持っている方々のための授業です。 本授業を通して、売上データ、マーケティングデータ、ユーザーの行動、アンケート調査などなど、あらゆる目的に応用できる統計的データ分析の基礎を、誰でも簡単に学べます。 ■この授業で学べること 統計の基礎 平均、分散などの基本的な定量化 ヒストグラムなどによるデータの可視化 統計分布の種類(正規分布、ポアソンブンプなど) 検定(P値とか) ランダム変数とサンプリング 相関関係と回帰分析 測定エラーの見積もり データの扱い方 データの収集方法 データの種類 データのクリーニング方法 データ分析ツールの使い方 ……etc.

全6回のこの授業では、デジタルマーケティングの領域と課題、それを解決する当事者ならでは視点のアイデア、テクニックを紹介します。 この領域幅は広いですが、現在デジタル周りで必要最低限知っておくべきことを、一通り学ぶことを目指します。 第1回目は、これから本格的にデジタルマーケティングを始める方に、デジタル生活時代のブランディング・マーケティング・広告に必要な視点やスキルをお伝えします。 第2回目では、「コンテンツマーケティング」をキーワードに、デジタルでの情報発信やデジタルマーケティングへのシフトを模索している方を対象に、コンテンツを起点とした情報発信、デジタルマーケティングの考え方についてお話します。 コンテンツマーケティングの戦略や企画、実施運営を考える際のポイントについて学ぶことができます。 第3回目では、これから本格的にアドテクノロジーの活用を始めるを方対象に、DMPやDSPをはじめとしたアドテクノロジーのトレンド、及び落とし穴、それを踏まえたアドテクノロジーとの付き合い方を学びます。 第4回目では、デジタルマーケティングが対象としているのはどういった領域で、 従来のマスマーケティングとどのように違うのか、そしてどのように住み分けていけばいいのか、 直近のアドテクの進化なども踏まえながら、概観していきます。 第5回目では、デジタルマーケティング領域の言葉は色々学んだが、 何のためにやっているのだろうか?果たしてデジタルだけでよいのだろうか?という疑問が出てきたあなたに、 事業成長の観点から手法やプロセスを捉えなおします。 最終回は、1回目から5回目までの要点のおさらいと、 デジタル生活時代に、データやテクノロジーを活用した、 ブランディング、マーケティングのイノベーションを起こすための発想方法をお伝えします。

担当の授業一覧 全2授業

仕事に活かせるヤバイ統計学 - 1限目:統計学の基本概念を理解しよう

第1回 仕事に活かせるヤバイ統計学 - 1限目:統計学の基本概念を理解しよう(60分)

2015年5月12日放送

わたし達の周りにあるデータの量は最近増えているようです。ビッグデータとまではいかなくても多くの人がエクセルやCSVのデータが近くにある環境にいるのではないでしょうか。このコースは、「そのようなデータから何か新しい知見を引き出して、ビジネスに役立てたい……。そんな思いを持っている方々のためのコースです。 ■1限目: 統計学の最も基本的な概念を理解しよう 統計分析の極意は、大量のデータをはるかに少ない量の情報に凝縮することです。平均値はデータを把握するために最も日常的に使われる指標ですが、実は平均値が全然役に立たない場合もあります。日々乱用されている統計学の最も基本的な概念を理解することをで統計分析のチカラと限界を学びましょう。 統計分析と言うと、一般的には難しくつまらない印象ですが、本コースでは「ヤバイ実験」を通じ、より身近なところにある例から統計を学ぶことができます。これにより、売上データ、マーケティングデータ、ユーザーの行動、アンケート調査などなど、あらゆる目的に応用できる統計的データ分析の基礎を、誰でも簡単に学べます。また、授業内でゲストに出演していただき、データ分析の第一人者の生の声を聞くことで、統計分析がどのように世界にインパクトを与えるような価値を作り出しているのかを学んでいただくことができます。 統計学はまじめに取り組むと面白くない学問です。そこで、今回のコースでは、出来る限り「実験」を使追うと思います。例えばサイコロを転がしたり、道でレシートを拾ってきてデータ収集したり、突然外に出てインタビューしたり、人の行動を観察したり、物を投げたり……。その他いろいろな方法でデータ収集をするところから始めることで、面白く、かつ体系的に理解できるような内容にできればと思います。 ■このコースで学べること 統計学の基本的な概念 データ分析にどのように統計学を応用できるのか 手近にあるツール(Google Docs)を使って、どうやって分析を行うのか データがない場合には、どのように収集するのか これらの分析を行うことで、どんな価値を作り出せるのか データ分析から価値を生み出して活躍している人・会社たちはどういう仕事をしているのか ■より詳細には 統計の基礎 平均、分散などの基本的な定量化 ヒストグラムなどによるデータの可視化 統計分布の種類(正規分布、ポアソンブンプなど) 検定(P値とか) ランダム変数とサンプリング 相関関係と回帰分析 測定エラーの見積もり データの扱い方 データの収集方法 データの種類 データのクリーニング方法 データ分析ツールの使い方 ……etc.