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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。

「お客様の満足」は大切なことではありますが、一体それを知ることや　向上させることは何のためか、十分具体的に把握できているでしょうか？

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。

実務の問題解決に使うためのデータ分析をケースメソッドで！

やはり「統計学」も「データサイエンス」もパーツでありツールでしかないことが分かります。

分析のやり方、統計学ではなく、実務でしっかりと成果を出すための基本、本質に特化したトレーニングです。

１つの分析結果だけで、ストーリー性のある結論を導けることは稀です。にもかかわらず、「データ分析」を身に付けようとすると、単独の分析手法や計算方法、統計知識を積み上げようとしてしまいがちです。それでは「実務で成果を出す」には到底到達できません。

相関分析において致命的となる、2つの関係の”距離“について言及していないことが多く見られます。

データ分析や問題解決を行うための本質の中の本質（問題や目的をどう定めるか、目的に沿ったデータをどう特定するか、特定したデータをどう見るか）に加え、実際に分析作業を行うためのテクニックや考え方をお伝えします。

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