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データ分析は脇役、課題解決の道具 データ分析講座（その81）
◆ データ分析は脇役、課題解決の道具 「社内に溜まっているデータを使って何かしろ！」「外からデータを買ってきて、何かできないか？」と言われても、言... -
業務プロセスを捉えることで、人の動きが見え、データ分析に具体性と躍動感が生まれる データ分析講座（その80）
◆ とりあえず、業務プロセスを捉えよ！人の動きの見えないデータ分析に納得感は生まれない 「いくらデータ分析をしても、目立ったビジネス成果が生まれな... -
データ分析結果にリアリティを データ分析講座（その80）
◆ 人の顔の見えない分析にリアリティは望めない データ分析結果が活用されないのは、何がいけないのでしょうか。分析のレベルが低いのでしょうか。データ... -
小さな成功体験を積むと上手くいく データ分析講座（その79）
◆ データ分析は「最初は誰も信じてくれない」小さくはじめ大きく波及させよ 就職して私が配属された部署は、幸いにもデータ分析・活用の歴史の長い組織で... -
分析結果で今までの業務のどの部分がどのように変わるのか データ分析講座（その78）
◆ 分析結果を丸投げされ困惑する現場の人々 データ分析した結果を見える化すれば何とかなるでしょうか。日販や受注件数、コンバージョン数などの指標や、... -
分析結果が妥当かを、判断する前提知識とは データ分析講座（その77）
◆ 現場を知らなすぎると呆れられる分析者達 データ分析結果を疑われる時、それは「現場を知らなすぎる」と呆れられている時です。現場にいる人が自らデー... -
効果の見えないデータ分析に明日はない データ分析講座（その76）
◆ 効果の見えないデータ分析に明日はない 本格的にデータ分析を実務で活用する、またはすでに利用しているのなら、その効果を金額換算したほうが良いでし... -
IT化の不効率を加速させたビッグデータブーム データ分析講座（その75）
◆ ビッグデータブームは、IT化の不効率を加速させて余計な業務が増えた IT化して楽になるはずが、従来よりも手間暇が掛かっている。IT化が進むほど... -
ビジネスに貢献し周囲に認められ感謝されるデータ分析 データ分析講座（その74）
◆ 精度が0.1%改善！だからどうしたと、周囲から不思議がられる分析結果 誰かを馬鹿にしたり、自虐的になっているわけでもありません。データ分析系の... -
ビジネスデータ分析は因果関係を知りたい データ分析講座（その73）
◆ 結局のところ、ビジネスデータ分析は因果関係を知りたい ここ数年、統計学系のモデルよりも機械学習系のモデルに注目が集まっているように感じられます... -
データ分析文化を組織内で広めたいなら、Excelで データ分析講座（その72）
◆ 表計算ソフトととしての Excel 多くの企業が使っている表計算ソフトがあります。Excelです。Excelは無料ではなく、有料のソフトウェア... -
データ分析組織は、やっていることを金額換算 データ分析講座（その71）
◆ データ活用の火を消さないために、データ分析組織に求められること データ分析組織（データサイエンス専門の組織）を作ったのに、データ分析が根付かな... -
データ活用には製販分離は大きな壁 データ分析講座（その70）
◆ 製造業のデータ活用の壁 : 製販分離の効率化が壁になり不効率を生み出す 製造業であれ ITベンダーであれ、ある一定規模の企業体になると、どうし... -
メタ知識とデータカタログ データ分析講座（その69）
◆ データ分析の属人化を避けるためのメタ知識とデータカタログ データ分析の特徴として、「属人化しやすい」という特徴があります。 なぜか属人化し... -
売上分析を実施しても、「なぜ」までは分からない データ分析講座（その68）
◆ 売上分析は誰に何が売れているのかが分かっても、「なぜ」までは分からない。 CRMデータや購買履歴データ、取引履歴データなどの、誰が何を購入した... -
新しい分析手法やアルゴリズムに挑戦することは悪なのか データ分析講座（その67）
◆ 「すごい分析」よりも「使える分析」 データ分析の手法そのものに、こだわることは決して悪いことではありません。手法やアルゴリズムが発展するほど、... -
データでビジネス成果を出すときの最大の壁 データ分析講座（その66）
◆ データ活用は日常業務化（運用化）しないと意味はない。その秘密は、業務プロセスの「Before & After」 データ分析している側か... -
プロセス改革を実現することで、データ分析は大きな価値を生み出す データ分析講座（その65）
◆ データ分析で「IT化の不効率」を乗り越える「プロセス改革」 2000年頃からIT化の波が押し寄せました。ITバブルがあったころです。当時、ビジ... -
分析対象データのクセを知るとは データ分析講座（その64）
◆ 高度な「売上分析手法」を使う前にすべきな「基礎分析」 どうしてもデータ分析と聞くと、高度な統計モデルや、今流行りの機械学習モデルをイメージする... -
データドリブン思考はやめる データ分析講座（その63）
◆ データドリブン思考ではデータの価値は生み出せない。データの価値は逆算アプローチで創造する データの価値は利活用にあります。でも、その利活用が分...
