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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... -
データ分析活用、ビジネス展開を上手く実現するための、OODAループ データ分析講座（その62）
◆ データ分析活用は、OODAループで上手くいくかもしれない。きっと上手くいく データ分析を実務で活用するとき、管理するためのマネジメントサイクル... -
グロスデータと、データ分析結果の関係とは データ分析講座（その61）
◆ 売上分析でやること、グロスのデータを眺め、あることに気づくこと 営業もマーケティングも、データ分析をするぞ！ と考えたとき、最初に手を付けるべ... -
データ分析経験者の中途採用 データ分析講座（その60）
◆ 売上分析やマーケティングのデータ分析で成果を出したいなら、OUTPUTよりもOUTCOMEにこだわれ データを集めたけど…&he... -
ビジネス活用の2パターンとは データ分析講座（その59）
◆ ビッグデータ・AI活用の2つのパターン。結局この2つが主流だった 長年データ活用の携わってきて、データマイニングだのデータサイエンスだのビッグ... -
データ活用の効用を得るには データ分析講座（その58）
◆ データ活用やAIで「効率化」すべきか、今までの「やり方」を変えるべきか。 IT化は、効率化のためだけでなく、やり方を変えるべきだ。このように従... -
データ分析の専門部署を新設するときの留意点とは データ分析講座（その57）
◆ 「データ分析の専門部署」は、現場を知る人財との混合チームがいい。「手法偏重者」には気をつけよう。 今回は、データ分析の専門部署を維持発展させて... -
AIには効率性を追求させて、人は人間らしさを発揮 データ分析講座（その56）
◆ AIでデータの価値は最大化するかもしれないが、人は人間らしさを発揮する必要がある 数十年前に人工知能学会に参加していたとき、ここまでAI（人工... -
分析に求められる洞察力の基礎とは データ分析講座（その55）
◆ 目的無きデータ分析にも意味はある。遠回りかもしれないが、良いこともある よくデータ分析するとき、目的を明確にせよ！ と言います。正しいでしょう...
