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(第5回)  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

  2013/08/08 08:00

前回の記事では、最重要データだけではなく、その構成要素も含め日常的かつ構造的にモニタリングを行うべきことと、仮説検証手法として「カイ二乗検定」をぜひマスターし、ビジネスにおける意思決定の質を向上させていただきたいこと、についてご説明しました。今回は、本連載の最終回として「可視化」と「課題に対する結論と新たな課題の発見」について、ご説明いたします。今までの連載はこちら

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著者プロフィール

  • 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。

  • 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。

  • 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心の対象。

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連載:多忙なミドルのためのデータサイエンス入門 
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