データ分析

ハーバード大学院のコース終了『Outsmarting implicit Bias』

精力的に取り組んできたHarvard Business Schoolの「Outsmarting Implicit Bias」コースを正式に修了しました。
バイアスは、データ分析など合理的な判断と対を成すもので、インド人の先生から最新の科学的な視点を学ぶことができました。

【分析TIPS】過度に「相関」に頼らない

２つのデータ間の関係性の強さを測る「相関分析」はとても汎用性が高く、有効、有用な分析の一つです。
ただ、この”手法”をお伝えすると、それを「使う」ことが目的化され、「相関分析を使う場所を探す」という本末転倒なことが起こり勝ちです。
他の視点で思考を広げることはできないものでしょうか。

【2025年度の新規ご依頼について】

2025年度の新規ご依頼につきましては、すでに多くのお問い合わせをいただいております。スムーズなご案内のため、ご検討中のお客様はぜひお早めにご相談ください。ご希望の納期や内容によっては、調整が必要となる場合もございますので、まずはお気軽にお問い合わせいただければと思います。皆さまのご依頼を心よりお待ちしております。

AI作成『データ分析誤解の図』

ChatGPTに対して「データ分析により色々な情報が得られてビックリしている絵」を依頼したところこの図が表示されました。
今度講演などでこれを使って「こんなこと実際には起こりませんし、起こっていると誤解しているだけですよ。まずはこの誤解をしっかり解くところからスタートしましょう」とお伝えしようと思います。

実務データ分析虎の巻Vol.95～「ビッグデータによるデータサイエンス」とのゴールの違い

まだまだ”ビッグデータ“や”データサイエンス“といった言葉は広く意識されているようです。ところが一般実務の中で、これらが活用されて成果が出ているという話は、言葉の広がりのわりには耳にすることがありません。それはビッグデータやデータサイエンスそのものが悪いというよりも、ゴールが違うことが理解されていないからではないか、と思うことがあります。

Note記事【「問いを立てること」の重要さ】

データもデータ分析もその高度さとは関係なく、いずれも“手段”や”アプリケーション“でしかありません。
その「手段」を有効に使うために必要なのは、「目的」（私はこれをゴールや問題などと表現することもあります）です。
ところが、多くの人が「目的」を明確に持たないまま「その”手段“をどう正しく使い、正解を得るか」にまい進してしまいます。

【オンラインセミナー】2時間で学ぶ！「データ分析デザイン」基礎講座（2025.01.24）

２０２５年年明けの１月２４日に、前回大好評であった「データ分析デザイン」のショートセミナーを再度開催致します。
業務や課題解決のために、データ活用を実現するための具体的な設計図作りを「データ分析デザイン」と呼び、その組み立て方、考え方を２時間でお伝えします。

明けましておめでとうございます

2025年、あけましておめでとうございます。
本年も、「データ分析作業のやり方」ではなく「データの（業務への）活かし方」に重きを置いた、他には無いプログラムで皆様の組織や業務に貢献させて頂きます。

どうぞよろしくお願い致します。

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