前回は、ビジネスにおける“正しい”分析プロセスとは、事前に準備された計画に沿いつつ、さまざまな状況変化に応じて臨機応変に対応するものであること、そのなかで「ビジネスの世界」と「データの世界」を行き来するものであることをご説明しました。また、プロセスの最初のステップである「課題の設定」では、課題の明確化や仮説の洗い出しが重要であることについて解説しました。今回は、2番目と3番目のステップである、「分析ゴールへの翻訳」と「データの収集」について、ご説明いたします。
この記事は参考になりましたか？
- 多忙なミドルのためのデータサイエンス入門 連載記事一覧
-
- 意外と知られていない分析結果の正しい伝え方 - 「可視化」に含まれる二つの意味
- 意思決定の質を向上させる統計的検定のすすめ 「“カイ”より始めよ」
- データ分析にも有効な「80対20の法則」
- この記事の著者
-
神子島 隆仁（カゴシマ タカヒト）
ITエンジニアを経て、分析コンサルタントとして、社内外クライアントの経営及びマーケティングに関する意思決定を支援。データサイエンスが、ビジネスだけではなく、よりよい社会の実現に役立つことを夢見て、活動中。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
-
白石 嘉伸（シライシ ヨシノブ）
マーケティング・コミュニケーションの可能性に興味を持ち、デジタルマーケティング（調査分析、行動データからのインサイト発掘、マーケティングの自動化など）のプランニングや支援を行う傍ら、その具体的な表現となるデザイン、設計にも興味を持ちインフォメーションアーキテクト、人間中心設計専門家としても活動。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
-
黒沢 健二（クロサワ ケンジ）
1982年生まれ。リサーチャー/アナリストとして、大手IT企業での調査・分析や、大手不動産メディアでのビックデータ分析設計をはじめ、仮説構築から施策立案、検証まで様々なプロジェクトに携わる。学生時代にイタリアでデザイン設計を学んでいたこともあり、デジタル技術の進歩を見据えた人の創造性のあり方が興味関...
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
この記事は参考になりましたか？
この記事をシェア
