データ分析活用の本質は、プログラム知識や統計知識でも、分析手法の積み上げでもありません

これまでご提供してきた「実務家のための「データ活用」徹底実践講座」のタイトルと内容の一部をアップデートしたプログラムです。

既に旧プログラムを受講された方には重複する内容となります。

データに左右されない、グラフを作ったけど活用できていない、など「データありき」ではなく「目的ありき」でデータ分析を行い成果を出すための本質的な考え方やプロセスを丁寧にお伝え致します。

また、今回は特別に記念割引価格にて受講頂くチャンスです。詳細は以下のリンクからご確認下さい。

https://event.shoeisha.jp/bza/data-online/

分析作業のやり方ではなく、データやデータ分析の活かし方を学びたい方は是非お待ちしております。


データ分析活用の本質と全体の流れをお伝えするロングセラーセミナーです

企業クライアント向けに「標準版」としてご提供しているプログラムのセミナー版です。

データ分析やデータ活用というと、まずはグラフで可視化してそこから何かを読み出そうとしていませんか?
そして、何となく目に付いたものを自分の解釈を加えてそれらしい結論にしてしまってはいませんか?

そのような状況を卒業し、目的(ゴール)に沿ったデータの活用、そしてその結果として成果を出すための考え方、テクニックなどをまとめてお伝えする内容です。

ゴールの立て方から、要因の深掘りまで一連の「データ分析活用」に必要なテクニックと思考法をまとめてお伝え致します。

セミナーとしても、すでに7年以上続き、毎回好評を頂いている定番プログラムです。

こちらもオンラインによるライブ開催ですので、全国どこからでも移動時間と移動費用をかけずにご参加頂けます。

プログラムの中で普段お持ちの質問などにもお答え致しますので、是非この機会にご参加ください。

皆様とお会いできることを楽しみにしております。

https://event.shoeisha.jp/bza/logical-online/


日経コンピュータでの”ロジカルファシリテーション”の連載最終回

遂に4回連載の最終回が掲載となりました。 

ファシリテーションというと、皆の意見を引き出して、うまくまとめて終わり。という認識が日本では強いですが、それだけでは参加者の主観を積み上げただけに過ぎず、何ら合理性ある結論を導くことはできないでしょう。

そのために、私の得意分野でもある「データ分析活用」と「ファシリテーション」とを相互に組み合わせて、より客観的で論理的な結論、解決策を皆で導き出せるプロセスと考え方について紹介しています。

今では、企業向けにこの”ロジカル”ファシリテーションのスキルを実践的に見につけて頂くプログラムも提供させて頂いております。

是非、個人スキルに加えて、チームや組織による合理的な合意形成力を高めたい、とお考えの方はご相談下さい。

これからの時代を生き抜くためのスキルだと確信しております。


オンラインで、でも終日たっぷりとデータ活用の本質をお伝え致します

多くの方がオンラインに慣れてきたこともあり、これまでの「事前ビデオ+午後半日」の実施から「終日」の開催に変更となりました。

本セミナーでは、基礎的な、でも非常に汎用的で効果的なデータ分析手法を用いて、よくある実務課題をテーマに、その対策を講じるまでを行います。

個々の分析手法を効果的に組み合わせて問題を解析し、対策を講じるまでに、首尾一貫したストーリーラインを描きます。

https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc220120/

いつも一つのグラフや分析だけで無理に何か結果を読み取ろうとしていた方は、是非この「目的に合わせて複数の分析結果から結論を導き出す」考え方を身に付けて下さい。

仕事でデータを使う」の意味がお分かり頂けると思います。

皆様のご参加をお待ちしております。


「これ、難しいなぁ」と感じる、その背景を考えてみると・・・・・

データ分析に限らず、課題解決の最初のステップは、 「大きな課題を細かい課題に分解すること」 です。

 

ところが、どの”切り口“で分解するかによって、その成果が大きく変わります。

切り口を見つけるのは分析結果によってではなく、分析者が仮説として考えます。

 

これを(演習などで)実践しようとすると、「難しい」と感じる人が続出します。

難しい」と感じる人には共通のパターンがあるようです。

 

それは、どこかに“正しい答え”があり、自分はその正解を見つけられているのか、どこまで近づけているのか、ということで悩みだします。

私は、これは(正解がどこかに必ずある)日本的教育も影響していると思います。

 

ところが、実務やデータ分析の世界には、多くの人の認識に反して、絶対的な正解など存在しないのです。

しかも、仮説段階では、自分なりの根拠で、その切り口を自由に想定していいので、理論的にはその段階で「難しい」という発想は出てこないはずなのです。

100%の正解とのギャップを意識始めた途端、「難しい」と感じるようです。

 

正解を見つける」という発想から「正解を自ら創り、データで説得する」という考え方が、特に今の世の中には必要とされていると感じます。

このような発想で、データに基づいた価値創造をする力を身に付けることは可能です。

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