柏木吉基

日経主催『課題解決のためのデータ分析入門』（2022/1/20: オンライン終日）

多くの方がオンラインに慣れてきたこともあり、これまでの「事前ビデオ＋午後半日」の実施から
「終日」の開催に変更となりました。
本セミナーでは、基礎的な、でも非常に汎用的で効果的なデータ分析手法を用いて、よくある実務課題をテーマに、その対策を講じるまでを行います。個々の分析手法を効果的に組み合わせて問題を解析し、対策を講じるまでに、首尾一貫したストーリーラインを描きます。

実務データ分析虎の巻Vol.66（課題を分解するときに感じる”難しさ“の正体）

実務やデータ分析の世界には、多くの人の認識に反して、絶対的な正解など存在しないのです。しかも、仮説段階では、自分なりの根拠で、その切り口を自由に想定していいので、理論的にはその段階で「難しい」
という発想は出てこないはずなのです。100％の正解とのギャップを意識始めた途端、「難しい」と感じるようです。

東洋経済オンデマンドセミナー『リーダーのためのデータリテラシー講座』

ご自身のペースで受講頂けるオンデマンドのセミナーです。前回公開の高評価により再配信が決まりました。分析を実行する立場ではなく、分析のアウトプットを吟味し、組織の意思決定に繋げる立場の方に求められるデータリテラシーを修得頂くためのプログラムです。11/11までの販売となりますので、是非ご検討下さい。

データ＆ストーリー7周年を迎えました

お蔭さまで、データ＆ストーリー7周年を迎えました。
たくさんの企業や自治体の皆様のデータ活用スキル向上をお手伝いさせて頂き、たくさんのご支援を頂けた結果であります。
改めて感謝致します。

引き続き、成果と実績にこだわり、「他とは違う」プログラムをご提供致します。引き続きご支援のほどよろしくお願い致します。

"OPINION or FACT?" Online facilitation seminar (Oct. 23)

【10/23ファシリテーションの国際イベントでセミナー登壇します】
ファシリテーションとデータ活用の融合について。英語でやりますが無料です。ご興味あるかたは是非！
How to combine and synergize "Facilitation" and "Data Analysis" to maximize your outcome. Free online seminar at the International Facilitation Week on October 23.

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』(11/24)

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7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。

ad tech tokyo 2021で講演『マーケターのためのデータ活用思考法』

マーケターが日々の仕事の中で接する「データ」をいかに扱うかの基本的な考え方を学びます。マーケターが日々様々な施策を考え・実行する際の判断・決断のために、データをどう活かしていけばいいのか？
次々に出てくる「ツール、ソリューションの使い方」に対応するのではなく、どんなツールであっても変わない、長く役立つ「データ・数字に対してどう向き合い、考えればよいのか」の基本的なリテラシーを身につけることができます。

10/20 Zeal社主催イベント登壇『ゴールドリブンで全社データリテラシー育成』

【10/20 ウェブセミナーに登壇】
”データドリブンではなくゴールドリブンで”という私のいつもの主張から、『ゴールドリブンで全社データリテラシー育成』というイベントタイトルになりました。無料で参加できます。
第一部：データ分析はゴールに非ず　～データ活用には何が必要か
技術により大量に手に入るようになったデータ。このデータを活かしたいと多くの企業が考えています。しかし、AIやDX、データサイエンスやデータ分析、これらはいずれも手段でしかなく、それ自体があなたの求めるソリューションを提供してくれるわけではありません。
では一体何が必要なのでしょうか。これらの手段を活かすも殺すも“これ次第”というデータ活用の本質をお伝え致します。

10/7 Schooに登壇『データ分析を活かすための 「仮説構築」実践入門』

今回は、データ分析に手を触れる前の必要な仮説立ての実践について学びます。仮説は、問題解決やデータ分析において、全ての結果を左右する設計図になります。
「仮説前に必要なことは何か？」「広い仮説を立てるために必要な思考法やテクニックは何か？」など
データに触れる前の仮説構築を実践するための基本的なポイントについて解説します。 先生から仮説立ての実践ポイントについて学んでいきましょう。

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