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複数のデータを比較して違いを探すことから、「課題のポイント」を見つけることがデータ分析の第一歩です。
　　
２～３種類のデータであれば単純にそれぞれを比較すればよいのですが、数が増えるとそれも難しくなります。
　　
そのような場合、「全体の標準（普通）」と比べて差が大きいものをあぶり出すことが有効です。全体の標準には”平均“などを使うことが多いでしょう。
　　　　
　　
　先日、亜細亜大で行ったワークショップで、学生の一人が、全球団の平均年間ホームラン数と、その年の優勝チームのホームラン数に違いがあるのか、つまり、ホームランは優勝の重要要素なのかをデータを使って調べようとしました。

　この場合、「全球団の平均数」を”普通“と考え、優勝チームの数をそれと比較することで、差異が見つかるかもという仮説を持ったわけです。

結果は「ホームラン数は必ずしも優勝の要因とはならない」ということでした

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仕事で使うデータ分析スキルは万国共通の”ユニバーサルスキル”です。

そのため、横国での留学生向け講義やタイの大学での講義など、内容もほぼ同じものを英語でやっても

受講者の前向きな反応や評価は日本人向けに行ったものと同じものを感じます。

リンク：Basic Data Analysis for business

 

最近では、横国の授業で使ったメインページを、授業中の様子や感想などと一緒に簡単に紹介しています。アクセスは北米を中心にアジア、ロシア、ヨーロッパ、インドなど世界中からあります。

日本国内であっても英語での研修やサポートが必要な方は是非ご相談ください。

 

ちなみに表紙の写真は、北鎌倉の明月院です。（外国人が日本をイメージする写真にしてみました）