「仮説立案スキル」を学べる唯一のセミナーです



 



 



DX、データサイエンス、データ分析、ビッグデータ



 



これらはいずれも「ツール」「方法論」でしかありません。



それを使うための論理的土台を組み立てられる”ソフトスキル”が伴って初めて、その結果に価値が生まれます。



では一体、論理思考や”良い”仮説の作り方などは、皆さんどこで覚える機会があると思いますか?



 



OJT?大学? これらでは仮説立案に特化した内容は皆無と言えるでしょう。それを体系的に学べる場がこちらです。



こちらも既に6年目に突入の定番セミナーであり、今回もそれをオンラインでリアルタイム(双方向)で受講頂くことができます。



たくさんの演習と共に、問題解決やデータ分析の設計図ともいえる「仮説」の作り方を一緒に身に付けて行きましょう!



 



詳細はこちらのリンク先をご覧ください;



「仮説立案」実践講座 (nikkeibp.co.jp)



「データ分析を活用する」ってどういうことなのか?



 



どんなに個別のテクニックや分析知識があっても、この本質を理解していないと、実務でのデータ(分析)活用はできません。



今後講演などで使おうと思い、このような図を作成しました。





 



 



 



主に初心者は、青丸の範囲だけに思考や視点がとらわれがちです。



つまり、個々の分析に閉じた視点だけを持っていて、それぞれの分析が独立しています。



本来は、これら個々の分析結果を有機的(論理的)に組み合わせて、一つの結論を出します(赤丸部分)。



 



この赤丸部分も、「問題特定」⇒「要因特定」⇒「方策検討」 という問題解決の流れに乗せる視点が必要です。



もちろん、これらを進めるには、実際の分析作業やデータ収集を行う前に、「仮説」が必要です。



「こういう流れにすれば結論に至ることができるだろうな」 (緑色の矢印部分)や



「こういう結論を出すためには、こういうことを調べないといけないだろうな」(赤丸部分)



を筋道として事前に想定しておくのです。それをデータという客観的な情報で検証、確認します。



 



それがデータ分析活用そのものなのです。



 



ところが、こういう考え方は学校や職場で教えてもらっていません(教えられる人がいません)。



私のプログラムではこの点を最重要視しています。データサイエンスもデータ分析手法も、分析ツールも統計学も、この考え方がベースにあって初めて価値を持ちます。



 



 



 



課題解決もデータ分析もスッキリ無駄なく進められる!



 



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。



 



毎回大好評のこのプログラムも早5年目となり、コロナ禍の中オンラインでの実施が実現しました。



エッセンスはそのままに、遠方の方などもより参加、受講のハードルが下がりました。是非この機会にご検討下さい。



ライブオンラインのため、その場で疑問や質問をお受けすることが可能です。



(会場よりも、オンライン上の質問はチャットなどを使い、かなりやり易い環境と言われています)





 



https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc200918/



皆さまとオンラインにてお会いできることを楽しみにしております。



データ分析も問題解決も”仮説”がないと活きません!



 



問題解決にもデータ分析にも必須の思考系、論理系スキルのセミナーです。



 



「仮設無くして、データ分析の活用無し」



 



とも言えます。



本セミナーでは、多くの人が悩む「良い仮説」に近づくための考え方やテクニックをご紹介します。





 



https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc200220/



 



毎回大好評のこのプログラムも5年目を迎えました。



是非中身の濃いこのセミナーへのご参加、お待ちしております。



 



「仮説を立てる」ってどういうことですか?



 



毎回多くの方にご参加頂いている「良い仮説の立て方」セミナーです。



単純にデータから情報を読み取り仮説を作ればよいわけではなく、むしろそれとは真逆のアプローチが必要となってきます。



 



問題解決もデータ分析も全ては質の良い仮説があって成り立つものです。



では一体「良い仮説」と「悪い仮説」とは何が違うのか?「良い仮説」を立てるためには何が必要なのか?について、多くの演習を交えながらお伝え致します。



 



https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc190802/




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