人生に、仕事に効くデザイン思考、その先のアート思考〜イノベーションプロデューサー・biotope佐宗氏が学生に伝えたいこと
人生に、仕事に効くデザイン思考、その先のアート思考〜イノベーションプロデューサー・biotope佐宗氏が学生に伝えたいこと 「デザイン思考」という言葉を聞いたことがありますか？ 定義はさまざまですが、デザイナーの発想をビジネスに生かし、問題解決、課題解決をしていく手法として、国内外の多くの企業が注目している方法論です。これまで問題解決と言えば、データを駆使したり、科学的な系統だったアプローチをしたり、という分析的手法が優位でした。しかし、それだけではうまくいかない問題に対して、あたかもデザイナーのように取り組んでいく。これが「デザイン思考」です。 ◆ 今回お話をうかがった佐宗邦威さんは、『21世紀のビジネスにデザイン思考が必要な理由』（クロスメディア・パブリッシング）の著者であり、日本に数少ない「デザイン思考」の本質を知るイノベーションプロデューサーです。 東京大学法学部を卒業後、外資系企
SFC-GC
■ 本講座の位置づけ 何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。 本講座は、高校1-2年程度の数学の知識、スキル、Excelで基本的なことができる程度の素養はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す。 ■ 身につけてもらうことを目指す技能 - データ社会に対するパースペクティブ - 各種関連バズワードの適切な理解 - データの意味合いを理解するための基礎となる力 - データに騙されないようになるための基礎となる力 - 数字のハンドリング力、数量的分析力 - 基本的な問題解決能
データサイエンスを初歩から学びたい方必見！ヤフー・安宅氏が慶應SFCで行う講義を一般公開！ | Edtech & Inno
2016年春から慶應SFCにて行っている「データ・ドリブン社会の創発と戦略」の講義（木曜2限）をこの秋、思い切って公開設定にしました。ご興味のある人は良かったらここから毎週ご覧頂ければです。https://t.co/0f2DY5dqh4 — kaz_ataka (@kaz_ataka) October 19, 2019 はい、最高です。 「イシューからはじめよ」、「ビッグデータ探偵団」を執筆され、データサイエンス周りで知らない人はいないヤフー株式会社CSO・安宅和人（あたか・かずと）氏。今回、自身が受け持ち、大学生向けに行うデータサイエンスの講義を、惜しげもなく一般公開しました！ ◇SFC-GC データ・ドリブン社会の創発と戦略｜http://gc.sfc.keio.ac.jp/cgi/class/class_top.cgi?2019_41574+ 講義ページをご覧いただくと分かる通り、本
【保存版】初心者でも分かるデータ分析の本質とスキルアップの道のり｜naki｜note
こんにちは。naki(@naki_mk)と申します。普段はTwitterに生息しており、日常やビジネスに関連したつぶやきをしています。今回は「データ分析」という仕事について、プロとして仕事をしていく中で私が必要だと考える要件・素養や、勉強するべき内容などをまとめていこうと思います。 本記事の内容は「勉強法」というよりはデータアナリストという仕事に関する哲学に近いものや、自分なりのノウハウが多く含まれているので、参考にする部分そうでない部分は各々判断していただけると嬉しいです。 経歴紹介私は社会人5年目のアラサーで、IT系事業会社でマーケティング部のマネージャーをした後、現在は米国企業(S&P 500)にビジネスアナリストとして勤務しています。業務の内容は主にデータ分析×マーケティングが軸で、PythonやSQLをコーディングしてデータ解析やモデリング構築をしたり、そこから得た知見を他部署に
【退職エントリ】データサイエンティスト目指してたけど、途中で別にデータサイエンティストなりたくねぇなって思ってデータアナリストになった話。｜ねこぼ@データアナリスト
【退職エントリ】データサイエンティスト目指してたけど、途中で別にデータサイエンティストなりたくねぇなって思ってデータアナリストになった話。 特に就活生・転職を考えている方が多そうだったので、私が今回の転職で、何をどのように考えて動いたのか参考になるかもしれないと思い、整理してみました。 目次 1. 自己紹介 2. 準備段階でやってよかったこと 3. 応募先を決めるときの条件 4. あれ、別にデータサイエンティストじゃなくてよくね 5. それから1.自己紹介はじめに簡単に自己紹介します。 ・現在29歳 ・私大文系卒 ・中規模のデータ分析職(現職)⇒大手IT会社のデータアナリスト職(内定先) ・Pythonで機械学習の勉強を始めたのは2年ほど前 (それまでプログラミング経験はなし) 2. 準備段階でやってよかったこと現職に入社してから現時点でおよそ3年半です。転職に向けて実際に求人に応募し始め
【保存版】データは、こうして「視覚化」せよ
マッキンゼーに在籍していたころ、『イシューからはじめよ』を著したの安宅さんから新卒研修で口すっぱく言われていたのは、「分析とは比較である。比較とは軸の設定である」ということ。原理原則。 近代建築3巨匠の一人であるミースの「Less is More」は、モダニズムを象徴するあまりに有名な言葉ですが、この文脈ですこしやわらかく翻訳すると「捨てる勇気と自信」だと思います。 分析に時間をかければかけるほど、かけた時間のサンクコストが発生して、色々と表現したくなる。その「頑張った分、見てほしい」という気持ちをぐっとこらえて、本質的なメッセージが伝わるように不要な要素を徹底的にそぎおとし、そして必要な部分を浮かび上がらせる。 データ分析やチャート作成は、テクニカルな部分は学んで練習すればどんどん上達していきますが、実はこの「捨てるう勇気と自信」が最後とても重要になる、ということを、過去の自分の経験もふ
ソーシャルゲームの分析事例まとめ - データ分析初心者の備忘録
ソーシャルゲーム分析に興味があるものの、ソーシャルゲーム業界に詳しくないので他社でどのような分析が行われているのか過去の勉強会のスライドや記事を収集してまとめました。 調査方法は単純で、chromeのシークレットモードで「ソーシャルゲーム 分析」などと検索し、検索にヒットしたものから個人的に気になった事例を選定しています。 なお、4年前などのやや古いと思われる事例も自分にとっては参考になるので載せています。 目次 DAUを評価指標から捨てた会社の話 リアルタイムバトルでgloopsのデータマイニングがどう進化したのか…伊藤学氏が語る 決定版：サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法 Amebaソーシャルゲームにおけるr活用の体制と事例のご紹介 【セミナーレポート】gloops山本氏がソーシャルゲームにおける大規模データの分析手法と活用手法を紹介…要諦はわかりやすく
「個人のセンスよりも数千万人のデータの方を信じる」、これがGREEの作り方
「感性に頼りすぎないゲーム設計というのを心がけている」「企画・開発はもちろんのこと、分析や事業戦略まで手を出しつつやっていく」など、これまでのゲーム作りの方法論を覆すという制作体制をとっているGREE、彼らはどのようにして数々のトップセールスを誇るプロダクトを作り上げているのでしょうか？ 日本最大のゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC2011」にて、これまでのゲーム機業界での手法との対比を交えながらGREEが「セールスランキングNo.1プロダクトの作り方」というタイトルで、ソーシャルゲームの未来への展望について講演を行いました。 講師は過去にフロントミッションシリーズ、FFシリーズなどを手がけ、今年スクウェア・エニックスを退社してGREEに入社した土田俊郎氏、そしてソーシャルゲーム初期の名作「釣り★スタ」のプロダクトマネージャーを努めた岸田崇志氏の両名です。こちらの濃密な講演の全内容
オンラインゲームを「オカンでも説明無しで楽しめる」ように作るためにすべきこと
日本最大のゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC2011」でDropwaveの本城氏によって「ネットワークゲーム時代に求められる、ゲームプランナーの基礎知識」と題した講演が行われました。 「まずは自ら課金して廃人になるまでやりこむべし！」ということで、顧客生涯価値(LTV)の最大化を目的としたオンラインゲームの設計、開発および運用法について、本城氏自身の制作経験を踏まえて、講演というレベルを超えて微に入り細に入り赤裸々に経営哲学や制作理念が語られました。 本城： 本公演の趣旨を説明させていただきます。コンシューマゲームの開発者の視点から、オンラインゲームの開発、運営について話したいと思っております。 本公演の対象者ですが、何年も家庭用ゲームソフトを作ってきてゲーム作りには自信があるのに、会社の命令で無料ゲームを作れといきなり言われて非常に困っていて、いやいやながら作らなくてはならない方
10億行以上のビッグデータをプログラミング不要で分析 分析ツールnehanに新プラン | Ledge.ai
画像はデータ分析ツールnehanより 株式会社nehanは9月30日、分析ツール「nehan」に、10億行以上のデータをプログラミング不要で分析できるビッグデータ対応プラン「Hyper nehan」を追加したと発表。 本プランを選択すると、nehanに搭載しているデータ処理機能がビッグデータに対応する。同社は検証として、20億行×14列・約100GBのビッグデータを用意し、処理時間を比較した。 同社は本結果を受け、「他ツールと遜色ない速度で処理ができています。BigQuery（※1）、Amazon Athena（※2）ともにビッグデータ処理における代表的なツールですが、SQLクエリが書けないと扱えません。対して、nehanは誰でも扱える、というアドバンテージがあります」と訴える。 （※1）Googleが提供するGoogle Cloudで利用できるビッグデータ分析サービス （※2）Amazo
クリエイターの感性 ✕ データで最高のオンラインゲームを！カプコンのデータ分析組織 | SELECK [セレック]
〜魅力的なゲームを作り続けるカプコンのオンラインゲームへの挑戦。クリエイターの感性を最大化する、データ分析の取り組み〜 「バイオハザード」シリーズや「モンスターハンター」シリーズなどのゲームで知られる、株式会社カプコン。今ではそのフィールドをオンラインゲームにも広げている。 パッケージにするまでが勝負であった従来型のコンソールゲームと違い、オンラインゲームでは継続的にサービスを改善し、長く遊んでもらうことが重要になる。これまでクリエイターの感性に頼って勝負してきたカプコンにも、時代に合わせた変化が求められていた。 そこで同社はデータ分析をゲームタイトル横断の取り組みとするべく、BIツールの「Tableau（タブロー）」の本格導入に踏み切った。 その「仕掛け人」である高野 和之さんと二瓶 美帆さんは、「クリエイターの感覚は大事にしながら、データ分析のムーブメントを起こしていきたい」「しっかり
![クリエイターの感性 ✕ データで最高のオンラインゲームを！カプコンのデータ分析組織 | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2df7a032300257c47f54c4b1ebbe22713bb1d2dd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F06%2F21135713%2F2148.jpg)
1人の“ゲーム女子”が「Tableau」でデータ分析チームを作るまで
1人の“ゲーム女子”が「Tableau」でデータ分析チームを作るまで：脱Excelで作業速度が10倍に（1/4 ページ） 買い切り型から運用型へとビジネスモデルがシフトしつつあるゲーム業界。業界大手のカプコンも既存ブランドのオンラインタイトルをリリースしている。収益のカギを握るユーザー動向の分析に立ち上がったのは、1人の“ゲーム女子”だった。 「ストリートファイター」「モンスターハンター」「バイオハザード」など、数々の大ヒットシリーズを世に出してきたカプコン。同社も他のゲーム会社の例にもれず、最近はスマートフォン向けタイトルなど、オンラインゲームのリリースが増えている。 オンラインゲームのタイトルに多く見られる「運用型ゲーム」は、売り切り型のパッケージソフトとはビジネスモデルが大きく異なる。ユーザーは無料で遊ぶことができ、広告やアプリ内課金が売上の中心となる。そのため、ユーザーの属性や利用
オンラインゲーム分析：むかしの苦労話から，今のソリューションに至るまでを振り返る - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 現在私はトレジャーデータのデータサイエンティストというポジションにありますが，「サイエンティスト」という名にあるような，特定のサービスの専任アナリストとして高度な分析を行うスペシャリストではありません。トレジャーデータサービスが全ての分析者の心強い手足となるようにアドバイスやユースケースを提示するようなスペシャリストです。 そんな私もトレジャーデータに来るまでは，１つのサービスの専任分析者として突き詰めていた時代がありました。その時代は現在のようなデータ分析プラットフォームが成熟しておらず，自分であれこれ試行錯誤しながら独自プラットフォームを作っておりました。 現在トレジャーデータが提供する「オンラインゲームソリューション」は，当時の私の経験を踏まえ，誰にも苦労してもらうことなしに分析を始めてもらえるような形となっ
マーケティングの現場で起きているデータ分析時に陥りがちな罠 | Agenda note (アジェンダノート)
アジェンダノートはマーケティング専門のWebメディアです。消費者の生活環境が激変する中、マーケターは臨機応変に情報を分析し、総合的な判断を下していく必要があります。アジェンダノートは、そうした環境下をチャンスと捉え、積極的に前に進むマーケターを応援します。多数のトップマーケターを執筆陣として迎え、最先端を発信していきます。
分析の本｜データ分析や統計分析を学ぶ【目的別】おすすめ書籍11冊｜あなたをブランドにする読書法 - Mission Driven Brand
分析の本｜データ分析や統計分析を学ぶ目的別おすすめ書籍13冊｜入門書から名著まで このページに辿り着いたあなたなら、何らかの理由で「データ分析や統計分析を学べるおすすめの本」を探していることだろう。 このブログ「Mission Driven Brand」は、外資系コンサルティングファームと広告会社の両方のキャリアを持つ筆者が、ブランディングやマーケティング・ビジネスにおける「できない、わからない」の課題解決を目指しているブログだ。 このブログを運営していると「おすすめの本を紹介して欲しい」という問い合わせを頂くことが多い。 各解説記事でもおすすめのマーケティング本やブランディング本を紹介しているが、今回はそのベースとなる「データ分析・統計分析が学べる本」を入門書から専門書まで13冊紹介しよう。どれも、本ブログの筆者であるk_birdが「ぜひ読むべき」と考える分析関連の名著だ。 関連記事 ビ
蓄積した情報を売上につなげる「データ分析」の代表的な手法10選 | LISKUL
アソシエーション分析：複数の事象の関連性を見つけるアソシエーション分析はマーケティングで利用される代表的なデータ分析手法です。ユーザーが商品を購入する際の購入パターンや売買履歴を分析することで、同時購入の比率が多い商品など、一見関連性が薄いと思われている事象に対して関連性を見つけて仮定を立て、マーケティングに活かすことができます。 つまり、アソシエーション分析を活用すれば、「商品Aが売れる時には商品Bが同時に売れるケースが多い」などのルールを見つけることができるということです。こうしたアソシエーション分析の結果は、売れる商品・売れない商品の見極めや、さらに売上を伸ばすための効果的な戦略を推し進める上で役立ちます。 アソシエーション分析の活用方法アソシエーション分析は、小売店や飲食店などの実店舗ビジネスの他にオンラインビジネスでも活用され、事業規模の大きさに関わらず導入することが可能です。
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
データ分析部門がサイロ化された組織の媒介になる--LINE Fukuoka
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます データ活用を先進的に進めている企業担当者に、「どのようにデータ活用を推進しているのか」を探るインタビューです。今回はコミュニケーションアプリでおなじみのLINEにインタビューをしました。 また、今回は東京ではなく、2016年10月に福岡拠点でデータ分析組織を立ち上げたということで、LINE Fukuoka株式会社 開発センター 開発室 データ分析チーム 大城信晃氏に取り組みを聞きました。 --現在担当されている業務内容について教えてください。 現在は東京にいるサービスチームと連携しながら、主に動画のライブ配信や閲覧ができる「LINE LIVE」や、ニュースサービス「LINE NEWS」「LINE占い」などのサービスのグロースハック（急成
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