【ゼロから始めるデータ分析#1】データ分析初心者がまず知るべき「分析の8ステップ」 | 株式会社サイカ
ビジネスにおいてデータ分析の重要性が増していることは周知の事実です。データドリブンな経営を志向し、すでに動き出している企業や組織も多いのではないでしょうか。 しかし、 データ分析とは何なのか、実はよく分からない 貯まっているデータはあるが、目の前の課題との繋げ方が分からず活用できない データ活用を意識しているつもりだが、思ったような成果が出せていない 自分は文系で、統計学や数学、プログラミングに詳しくないからデータ分析はできない と動き出せずにいるビジネスパーソンがいることも想像に難くありません。 ですが実際のところ、ビジネスでのデータ活用は、専門知識がなくてもできることが多いのです。 この連載では、データ分析を学んだことがない方に向けて、ビジネスにおけるデータ分析の必要性と覚えておくべきデータ分析の基本をポイントを絞って解説し、データをビジネスの成果に繋げるヒントを紹介していきます。 第
まぜるな危険？事実と示唆データドリブン型プレゼン | “生活者データ・ドリブン”マーケティング通信
こんにちは、データシェフ横井です。突然ですが、みなさまプレゼンテーションはお得意ですか？私は常々四苦八苦しています。特に、データドリブン型のプレゼンでは。 (データドリブン型のプレゼンとは、自説の補強としてデータを引用するのではなく、データから言えることを基に考えを組み立て、ストーリーを紡ぐタイプのプレゼンとここでは定義します。例えるなら、事実から真犯人を言い当てる探偵の推理プレゼン） データドリブン型のプレゼン、様々な難所があります。例えば「自分の考えを覆すデータ」と対峙するタイミング。 自分の考えがデータで覆されることで、多方面への思考が一気に求められ、万力のような思考負荷がかかります。（しかも大抵〆切は目前。時間的圧力も上乗るミッションインポッシブルな展開に…） このようなケースが日常茶飯事のため、データドリブン型のプレゼンをまとめていく度にウンウン、ウンウン唸って、時たま泣きそうに
「相関関係」と「因果関係」の違いを理解すれば根拠のない通説にだまされなくなる！
慶應義塾大学環境情報学部卒業後、日本銀行、世界銀行、東北大学を経て現職。コロンビア大学公共政策大学院にてMPA（公共政策学修士号）、コロンビア大学で教育経済学のPh.D.取得。専門は教育経済学。著書にビジネス書大賞2016準大賞を受賞し、発行部数30万部を突破した『「学力」の経済学』（ディスカヴァー・トゥエンティワン）。 「原因と結果」の経済学 「テレビを見せると子どもの学力が下がる」と言われて、違和感を覚える人はほとんどいないでしょう。しかし、「テレビの視聴」と「学力」のあいだに「因果関係」があるかどうかは、慎重に考えなくてはなりません。実は、テレビを見ている時間が長くなると、学力は低くなるのではなく、逆に高くなることが示唆されています。2つのことがらの関係を確かめるこの「因果推論」の考えかたを、やさしく解説します。 バックナンバー一覧 「●●教育法によって、東京大学に合格！」 「■■を
Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、
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