2015.04.08 10:19
アウトプット（output）とアウトカム（outcome）の違い ～成果につながらない分析結果は、ただの”お勉強”である～
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） アウトカム＝成果にこそ意味がある 本日は、アウトプットとアウトカムという2つの概念について解説します。 アウトプット＝「...
2015.04.13 08:23
データサイエンティストは「雇う」のではなく、「育てる」べきではないのか｜データサイエンティスト育成講座のススメ
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 「自社データを扱うプロ」について、真剣に考える時期が来ている データサイエンティストという職業が注目されていますが、その...
2015.05.15 12:58
データ構造の設計＝分析の道筋づくりが成功の鍵：ミスプリベンション in データ分析(5)
データの構造を最初に考える データの構造とは データの構造を最初に考えるということは、要はデータ分析の設計図を作りましょうということです。そこには基本お作法があります。その基本お作法をしっかり押さえてデータ構造を用意するとミスに気が付くこと...
2015.05.02 09:21
分析初心者は「エクセル」で十分。｜高価なツールにいきなり手を出さず、ベーススキルを磨き上げろ！
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 事業会社における”分析力UP”は「とりあえずやってみて、ちゃんと考える」のが第一歩 本日は、エクセルをもっとちゃんと使お...
2015.05.13 13:01
最初にゴールを意識しよう：ミスプリベンション in データ分析(3)
ミスをしない分析のスタートは、アウトプットをきっちり考えてから 分析の”段取り”とは データ分析を始めようとするとき、まずデータ分析ソフト（RやTableau、Excelなど）を立ち上げて、必要なデータを探して、気になるグラフを作って、切り...
2015.05.14 13:04
可変であることの重要性：ミスプリベンション in データ分析(4)
“真”のゴールにたどり着くために データ分析を始める前に、まず考えることは、「何を言いたい」かを考えてから始めるべきと前回お伝えしました。 それでもなお、落とし穴はまだあります。今回はその落とし穴に落ちない2つの方法をお話しします。 その...
2015.07.08 09:05
それぞれの“前提”の数字をどう決めるのか：分析とビジネスケース作成の深イイ関係（５）
仮定を置いたら根拠を置く ビジネスケースはすべてが想像の創造物なのは、誰しもが知っていることです。ただその想像も仮説の裏付けがあり、根拠がきちんと示されていることで、予測になり、ビジネスケースと言えるものに昇華されていきます。それほどまで...
2015.07.09 09:09
「ビジネスケース作れます」と言っていいレベルへ：分析とビジネスケース作成の深イイ関係（６）
レベルアップの為のトレーニング：その１）まずはいくつも作ってみること この連載の第２回、３回でやった「あなた自身の5年後までの家計計画を立ててみてください」という演習を実際に自分で手を動かして頭を使って考えた方であれば、納得のポイントだと...
2015.07.29 08:56
どうしてもミスがなくならない時の処方箋 ～ミスプリベンション外伝（前編）
ミスプリベンションでも効果が出ないヤツもいる！ 以前、「ミスプリベンションinアナリティクス」として全6回ほど、基本の“型”を理解し、身に着けることで、ミスに「気が付く」ことはできるということについてお話しししました。今回は、それでもなお...
2015.07.30 08:50
分析が出来る部下を大事に育てていますか？ ～ミスプリベンション外伝（中編）
戦いの前線に送り込んだ、その後は 前回の記事で、細かいミスがなくならない部下を持つ方に向けて、ミスがなくならない人というのは「自分事」になっていないからであり、自分のチーム（＝自社）以外の人に対して自分が前面に出て勝負しているという気持ち...
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