データサイエンス

データサイエンスと実務データ分析活用との本質的な違い

「データ分析の専門家として、少しでも精度の高い計算結果を大量のデータから導くこと」すなわちデータサイエンスと、一般の実務家が自分の業務でデータやデータ分析を活用して、必要な知見を得ること（問題解決やロジカル、客観的な提案など）とは本質的に違います。その違いを、米国ハーバード大学院ビジネススクールのData Science for Businessカリキュラムを修了した経験から紐解きます。

翔泳社主催『「データ分析」×「ロジカルシンキング」基礎演習・講座』(8/26)

企業向けに「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。セミナーとしても、すでに6年以上続き、毎回好評を頂いている定番プログラムです。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。こちらもオンラインによるライブ開催です。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。

英語版「それ、根拠あるの？と言わせないデータ・統計分析ができる本」が遂に発売に！

ロングセラー「それ、根拠あるの？と言わせないデータ・統計分析ができる本」をベースとした英語版がついに発売となりました。
オリジナル日本語版の”日本でしか通用しない”前提や事例などを全てグローバル版に刷新し登場です。

Finally, the English edition of my best-selling book has been released at $14.00! "Getting the Go-Ahead: Using Statistical Analysis To Maximize Your Business Plans"

日経BP主催『課題解決のためのデータ分析入門』(4/21)

リモート環境でもパフォーマンスを発揮しなくてはならない状況はしばらく続きそうです。であれば、リモート（オンライン）の環境でも、個人やチームで成果を上げられるスキルを学ぶことは価値が高いのではないでしょうか。

実務データ分析虎の巻Vol.61（回帰分析の「R-2乗値」について）

回帰分析の「R-2乗値」について。現実的には、限られたデータだけで勝負せざるを得ず、仮にR-2乗値が低くても（＝精度が低くても）それを使って結論を出すか、データを使うことを諦めるかといった二者択一に迫られるケースが少なくありません。

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