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一人歩きする数字 データ分析講座（その279）
データ分析において数字で表現するメリットは計り知れませんが、デメリットもあります。それは「数字が一人歩きして誤った方向に誘導してしまう... -
データと洞察で戦略的意思決定を導く：データ分析講座（その333）
現代の急速に変化するビジネス環境で競争優位を保つためには、データとその中からの洞察を上手く活用することが不可欠です。データ駆動のアプローチが主流となる... -
データ分析活用の視点とは データ分析講座（その82）
◆ データ分析のビジネス貢献を阻害する7つの問題 何のためにデータ分析をするのでしょうか。ビジネスの世界で考えた場合は、ビジネスに貢献する必要があ... -
データをどのように見える化すると、どんなメリットがあるのか：データ分析講座（その342）
【目次】 国内最多のものづくりに関するセミナー掲載中！ ものづくりドットコムでは、製造業に関するセミナーを常時... -
データ分析プロジェクトを成功に導くステップとは：データ分析講座（その341）
【目次】 上司に『このデータで何かいい感じの結果をだして！」と言われたらどうする？データというキーワードが、現代ビジネスの進化と成長... -
データ分析の結果と実行の乖離、その原因と解決策：データ分析講座（その340）
【目次】 データ分析がビジネス戦略の核心となる現代。しかし、分析結果が紙の上の数字に過ぎなくなってしまうこと... -
点予測と区間予測 データ分析講座（その210）
よくデータサイエンスや機械学習などの技術を使い予測モデルを構築するケースも増えています。その中でよく目にするのが点予測です。点予測とは... -
欠損データの克服とは：データ分析講座（その351）
【目次】 ▼さらに深く学ぶなら！「データ分析」に関するセミナーはこちら！ データ分析の世界では、完璧なデー... -
時系列データを用いた反実仮想分析とは：データ分析講座（その326）
ビジネスは、売上データをはじめ時系列データで溢れています。ビジネスにおいて、実施した施策の振り返りや、施策を実施したらどうなるだろうか... -
機械学習における多変量代入法、欠損データの克服：データ分析講座（その354）
【目次】 ▼さらに深く学ぶなら！「データ分析」に関するセミナーはこちら！ 機械学習は、データから学ぶ技術で... -
なぜ「解釈可能ML（機械学習）」が必要なのか？ 主な手法と事例のご紹介(その2)：データ分析講座（その357）
【目次】 ▼さらに深く学ぶなら！「データ分析」に関するセミナーはこちら！ ▼さらに幅広く学ぶなら！「分野別のカリキュラ... -
製造業のサービス力を強化する3つのポイント
製造業においてもサービスは競争優位そのものになってきているという事実は。これまでの記事でご理解頂けたものと思います。今回はもう少し具体的に、サービス強化... -
小売店チェーンにおけるデータ分析の重要性と実践例：データ分析講座（その335）
【目次】 データ分析は現代のビジネスにおいて不可欠な要素となっていますが、小売業界でもその影響は日に日に拡大しています。正確な在庫管... -
不均衡データへのアンダーサンプリングとは：データ分析講座（その347）
【目次】 国内最多のものづくりに関するセミナー掲載中！ ものづくりドットコムでは、製造業に関するセミナーを常時2,000件... -
経営効率性、その測定方法、改善のための戦略とは：データ分析講座（その343）
【目次】 国内最多のものづくりに関するセミナー掲載中！ ものづくりドットコムでは、製造業に関するセミナーを... -
なぜ、開票率数%で当確なのか？ データ分析講座（その217）
【この連載の前回：データ分析講座（その216)パレート指数による売上分析へのリンク】 各報道機関の選挙速報で、よく開票率... -
ビジネスの機械学習因果推論という武器：データ分析講座（その324）
ビジネス活動において、データによる因果推論の重要性は高まっています。データによる因果推論は、データと分析に基づいた客観的な意思決定を促... -
なぜ「解釈可能ML（機械学習）」が必要なのか？ 主な手法と事例のご紹介(その1)：データ分析講座（その356）
【目次】 ▼さらに深く学ぶなら！「データ分析」に関するセミナーはこちら！ ▼さらに幅広く学ぶなら！「分野別のカリキュラ... -
「比較のための因果推論」の手法3選：データ分析講座（その328）
ビジネスシーンで「比較のための因果推論」をすることは、意識していないだけで、実は意外と多いのです。例えば、新製品の価格設定を検討してい... -
なぜ「解釈可能ML（機械学習）」が必要なのか？ 主な手法と事例のご紹介(その3)：データ分析講座（その358）
【目次】 ▼さらに深く学ぶなら！「データ分析」に関するセミナーはこちら！ ▼さらに幅広く学ぶなら！「分野別のカリキュラ...
