令和3年度（2021年4月以降）の研修、サポートのご依頼が入っております



 



コロナ禍において、オンラインでのコミュニケーションが一程度定着して参りました。



 



2020年は2月以降、以下ほぼ全ての研修やワークショップをオンライン版に切り替え、その成果も十分出ることが確認できました。



　・仮説立案実践



　・データ分析活用（標準編、実践編）



　・データ活用実践ワークショップ



 



2021年の現時点でも、まだこの状況は当面続くものと思われます。



オンラインならではの良い面、効果的な面は確実にあり、この機を活かしてスキル向上に向かう人や組織は少なくありません。



　早めにご相談頂ければ、その分日程の調整もより柔軟に対応させて頂くことが可能です。



期待されるレベルや内容、ゴールに合ったものをどのように提供できるか、各クライアント様事にカスタマイズさせて頂いておりますので、お気軽にご相談下さい。



 



皆様、本年もどうぞよろしくお願い致します。


統計とデータサイエンスを「データ活用」の中でどう捉えるか



 



このような、データ活用の全体図を作ってみました。





 



 



 



 



 



相手にメッセージを伝えるには、話の筋道（＝ストーリー）が必要です。つまり、なぜその結論に至ったのかの根拠と流れです。



「統計」や「データサイエンス」は、その中の個々の仮説を客観的に検証するための「ツール」として使われます（データ分析も同じです）。



これらは、単独（単発）でいかにすごい分析結果を出しても、それだけではストーリーを語ることはできません。



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。



 



「もっと高度な分析をやりたい」



という話が挙がったときには、図の中のどの部分をゴールとして置いているかを確認するようにしています。



個々の仮説検証（濃いオレンジの箱）をする、または何も目的なく、目の前のデータから何かしらの情報を取り出してみるというゴールであれば、「データ活用」とは違う世界の話となります。


データ分析活用の超定番プログラムが来年2月に開催です



 



既に開催30回を超える、人気データ活用プログラムがオンラインで2月に開催致します。



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。



今回は、より時間を長めに取り、オンラインなれど終日のプログラムを実施致します。途中、簡単な受講者の皆さまを主体とした実践的なワークショップも入れたいと考えております（オンラインライブならではですね）。



 



今回もオンラインライブ（オンデマンドや収録ではありません！）で実施しますので、受講者の皆さまがプログラムの途中でも気軽にご質問頂けます。



また、終了後に個別に困っていることなどお悩みへのアドバイスもさせて頂きますので、この双方向の機会を是非活かしてください。



プログラムの詳細は以下のリンクをご参照下さい。



皆さまとオンラインで当日お会いできますことを楽しみにしております。



https://event.shoeisha.jp/bza/logical-online/




1時間46分のオンライン新規講座が始まります



 



Udemy(オンラインコース - いつでも、どこでも | Udemy)というオンライン講座のサイトを通じて、新たなデータ活用のプログラムを開始致します。



その収録をやっと終了しました（公開は12月中でしょうか）。



 



この講座では、データ分析手法や統計知識とは異なり、「データ分析の結果やデータそのものを、どうやって実務の”提案”や問題解決”といったストーリー作りに活かすのか」という実務をやっている人であれば誰でも抱く疑問に直接お答えします。





この内容を直接伝える機会はなかなかありませんよね？



合計1時間46分にわたる講座を24分割（1コマ平均約4分）して、細かくご覧頂くことができるようにしました。



具体的には、『提案編』と『問題解決編』の２つの柱があり、それぞれを6ステップに分けて、テンプレートに従って必要な内容を考えて埋めていきます。



それが完成すると、ロジックが流れる筋道（＝ストーリー）が完成するようになります。



 



聞いている相手（上司や役員、お客様など）は、分析結果を知りたいのではありません。



結論や提案に至る筋道ストーリーを聞きたいはずです。



 



それにお応えするプロセスと考え方、注意点を紹介した画期的な内容です。



もうすぐ公開されると思います。ご期待下さい。



 




 



 



相関分析は、２つのデータの間の関連性の強さを数字で示すものです。



顧客訪問数と売上など、何かしらの活用とその結果の相関を見ることで活動の効果や妥当性を確認できる優れものです。



 



しかし、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。



 



つまり、“風が吹く”ことと“桶屋が儲かる”ことには相関がありそうとは言えるものの、この2つの間には、いくつもの中間ステップが介在します。



この距離が大きなノイズになり、“風が吹くこと”により”桶屋が儲かる“ことになっても、それが相関として現れない可能性が出てきます。



 



相関関係を丁寧に確かめるには、２つの距離が近いもの同士を確かめることが大事です。まずは“風が吹く”ことと、すぐ次に影響を受ける“土ぼこりで目が悪い人が増える”こととの相関を見る必要があります。



 



こういう話は、データ分析の本には載っていません。“分析手法”とは別な話だからです。



 



でも実務で応用する場合、これを知らないと致命的な問題になります。


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