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目的に適したデータ選択・情報の取り出し方・要因の特定まで

あなたの組織では、データ活用が「現状把握」にとどまっていませんか？その次はいきなり方策に飛んでいませんか？

誰もが知りたがる「仮説の作り方」「良い仮説、悪い仮説の違い」など。いずれもデータ分析や問題解決などには欠かせない基礎スキルと言えます。これを体系的に学べる機会はなかなかありません。

多くの人が抱えるこの悩みの本質、いわゆる「データ活用リテラシー」に絞り込んだ内容のプログラムです。

ほぼ毎日のように、企業や自治体のクライアント様向けに「データ分析活用」の研修プログラムを実施しております。
オンラインに切り替えても、データ分析活用というコンテンツの特性もあり、その質を落とすことはありません。

「“旬な”データからインサイトを得る」イベントレポート個人が身につけるべき3つのスキルとは？

リモートワーク時代になろうか否かに関わらず、人が働いて価値を生み出す部分と、機械でより速く正確にできる部分との違いに着目する必要があります。

　そのような中、ワシントン大学のビジネススクールでクリティカルシンキングを教えている教授とコンタクトが取れ、授業内容の情報交換をしたところ、いくつかの大学院で共通して教えているテーマが「課題設定・定義」ということが分かってきました。

原則、双方向のライブ形式で実施しますが、一方的な説明の時間を効率化するために、導入部分は事前にビデオを視聴頂き、本番は双方向のやり取りに、より多くの時間を割けるアレンジを加えています。

お客様に、私のプログラムの軸や、データ分析の本質をご説明する際に、わかりやすい例として「家具つくり」を例に出すことがあります。
こちらでそれについて簡単に纏めました。

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