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実務の問題解決に使うためのデータ分析をケースメソッドで！

 

データ分析活用プログラムの中でも、ケースを用いた演習に重きを置いたセミナーです。

１つの分析結果だけで、ストーリー性のある結論を導けることは稀です。にもかかわらず、「データ分析」を身に付けようとすると、単独の分析手法や計算方法、統計知識を積み上げようとしてしまいがちです。それでは「実務で成果を出す」には到底到達できません。

複数の分析を適切に組み合わせて、奥行きのある結論、問題解決に至るまでのプロセスとテクニックを、自分の頭と手を動かしながら体感して頂きます。

https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc210129/

 

コロナ禍はまだ続きそうなこともあり、今回もオンラインで実施致します。このようなときこそ、しっかりと個人のスキルを挙げて、組織への貢献価値を磨き上げる良いタイミングと言えるでしょう。

 

皆さまのご参加をお待ちしております。

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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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データ分析活用に絶対必要な要素（本質）を学べるセミナーです

 

データ分析や問題解決を行うための本質の中の本質（問題や目的をどう定めるか、

目的に沿ったデータをどう特定するか、特定したデータをどう見るか）に加え、

実際に分析作業を行うためのテクニックや考え方をお伝えします。

詳しくはこちらのリンクをご参照ください。

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

 

こちらも既にオンラインでの実施実績があり、好評を頂いております。

オンデマンド（事前収録）ではなく、ライブでのセミナーであるため、個々のご質問にもお答えすることができますので、この機会を是非活かして頂ければと思います。

セミナーにてお会いできますことを楽しみにしております。

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「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。