分析練習用教務サンプルデータについて
IRにおける分析技能を習得するための教務サンプルデータを紹介する。サンプルデータは、学科マスタ、コースマスタ、科目マスタ、国名マスタ、教員情報、授業主担当、授業分担率、学籍情報、成績情報の9つのテーブルからなり、授業分担率の設定や、成績情報の分布は自然なものとなるように配慮して作成している。smallセットとlargeセットに分けており、largeセットは1460名の学生、smallセットはその10分の1の規模のものとしている。本稿では、これらのデータテーブルから成績情報ビューを再構成する方法を解説する。
データ分析する余裕なし、スキルを生かせない問題職場
私はプロの講師として、データ分析や問題解決（ロジカルシンキング）などの研修を実施している。すると受講している人たちの理解力には、大きな違いはないと感じるようになった。 しかし、新しいスキルを学んだ後、成果を出せているところとそうでないところの間には、はっきりと差が出ている。前回はその理由として、社員がデータ分析のスキルを使う「インセンティブ（褒美）が用意されていない」ことを挙げた。 今回は、2つめの原因を考えてみたい。スキルを使う「時間がない」という問題である。 職場に戻ると、データ分析を試す余裕がない 結論から言おう。研修や講義でせっかく学んだスキルを、職場で「試す」時間が用意されていない企業が非常に多い。研修の翌日、自分の仕事場に戻ってみると、いつもと変わらぬ業務の山に追われることになる。仕事をさばきながら、昨日習った新しいデータ分析にトライしてみようと思っても、その余裕がないのだ。
学んでも生かされない、データ分析を阻む厄介な存在
私はデータ分析や論理思考（ロジカルシンキング）といったビジネススキル研修を、プロの講師として様々な企業や団体で実施している。数多くの企業研修に立ち合った感想を言うと、受講している社員個々人の理解力には、どの企業にも大きな違いはない。 ところがその先で、研修で学んだ新しいスキルをしっかりと組織的に活用して成果を上げている企業とそうでない企業の間に、はっきりとした差が出ている。多くの研修主催者や経営者が望んでいた「成果につなげたい」というゴールに反し、学んだスキルは一向に組織に定着せず、実行されないことに頭を悩まされることになる。これは私が教えているデータ分析や論理思考の分野に限らず、ほかの研修でもよく聞く話である。 定着せず成果が出ない理由は1つではないだろう。それでも客観的な理由と背景を明らかにすると、次の一手や有効な策が見えてくることもあるはずだ。 この特集ではデータ分析の領域において、
事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました
元々コンサル会社から事業会社のほうでデータサイエンティストをやるようになって１年経つが辞める。そのきつかったことを匿名という場所で卑怯ながらも話したいと思う。 元々私は大学院でそこそこ統計をやってきてから、コンサル会社に行きデータサイエンティストとして事業会社へ移った口だ。 根本的にデータサイエンティストとしての資質としてざっくりいうと以下の３つが必要だと思われる。 1. 統計能力関係及びそのプログラミングや可視化能力 2. KPI設計及び事業からのKPIへの落とし込みからそのKPIからどう事業繋がるかというビジネス設計能力 3. 上を基にしたコンサル能力 私能力的には１がやや強く、その次に２がまぁまぁそして３はまだまだといった所で事業会社でデータサイエンティストとして孤軍奮闘をすることになった。 入社理由データはあるが、なかなか活用できていないこともあり、分析から企画から関われるという事
データ分析は「強者の武器」、駆け出しのうちはデータが貯まるまでの間に他にやるべきことがある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) こんな面白い記事が出回っているのを先日見かけたのですが。 この6年弱のデータ分析業界での個人的な経験や業界内で見聞してきた知見の範囲で言うと、そもそも「データ分析は『強者の武器』であって小さな組織が使っても強い武器にはならない」というのがあると思っています。言い換えると「スタートアップと呼ばれているうちはデータ分析以外のところに注力すべき」ということかと。ということで、その辺の話をざっくり書いてみようかと思います。 データ分析の効果は「掛け算」なので、元手が多くないと意味がない これまで色々な場で色々なデータ分析の専門家によって言い古されてきた言葉*1とされるのが「データ分析の効果は『掛け算』」だということ。 つまり、データ分析の効果というのは一般には「売上プラス1億円」とかではなく「売上1%アップ」という感じになりやすい、ということです。すると当然な
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