実務データ分析虎の巻Vol.81~良い仮説の条件とは
「仮説の作り方」に興味がある方は多いと感じます。一方、”良い仮説“とは何か?を把握されている人は決して多くはありません。
私が考える“良い仮説”の条件は次の2つです:
「仮説の作り方」に興味がある方は多いと感じます。一方、”良い仮説“とは何か?を把握されている人は決して多くはありません。
私が考える“良い仮説”の条件は次の2つです:
セミナーや研修で「課題を具体的に定義し、仮説を設定する」ことが如何にデータ分析の実務活用に必要かをあの手この手でお伝えしています。その中でも、分かりやすく伝わると感じるフレーズがこれです。
複数の企業クライアントをつないで「合同データ活用実践発表会」をオンラインで実施致しました。同じ「データ分析活用研修」を受講頂き、その後実践ワークショップにて自業務課題、リアルデータを用いた問題解決や提案等の”成果”について、多業種、多職種の皆さんに、バラエティーに富んだ実践事例とその成果を共有頂きました。
2023年度(2023年4月以降)のプログラム実施をご検討の方は、お早目に日程などの御相談を頂ければと思います。
既に多くのスケジュールが埋まっており、残りの枠は早い順に無くなって行きます。
「研修」を行うときのゴールは何であるべきでしょうか?
単純に知識や方法論を学ぶのであれば、本やE-Learningで事足りることが多いのではないでしょうか?
にもかかわらず、知識を得て理解することがゴールになってしまっているケースは少なくありません。
では、研修のスポンサー(多くの場合は経営者)が人材投資に期待することは何だと思われますか?
2022年も大変お世話になりました。過去最多のご依頼をお受けした1年でした。
それだけ多くの企業や自治体が「データ分析のやり方」ではなく「データやデータ分析の活用のしかた」に関心をお持ちであり、その傾向がますます高まっている証拠なのでしょう。
来年も引き続きお力になれるよう頑張ります。
新潟県燕市役所で行った「自治体の課題解決のためのデータ分析活用プロジェクト」
データ分析を活用するためには、一つ一つ正しいプロセスの中で進める必要があります。
そして、それぞれのプロセスの質を上げるためのスキル(力)があります。それをマッピングしたものがこちらです。
問題解決でもデータ分析活用でも、まずは仮説を立て、その検証のためにデータなどの客観的な情報を用います。つまり、データを活用するためにもその下地となる仮説は必須なのです。
良い仮説と悪い仮説の違いは何なのでしょう。良い仮説を立てるためには、何をどのように考えればよいのでしょうか。これらに対する答えとテクニックを多くの演習を交えながら修得頂きます。
ロングセラーとなっている、他では受けられないこのプログラムへ是非ご参加ください。
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。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。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。