データ分析とインテリジェンス

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意思決定する人と分析する人との役割分担について

経営企画・マーケター・コンサルタントなどは通常意思決定の前に分析を行うが、自分が意思決定するための分析を自分で行っている人が大半だろう。それを当たり前と考えている人の方が多いかもしれないけれど、この状況は必ずしも正しくない。

日本ではインテリジェンス自体があまり知られていないのでなじみが薄いが、国家や軍隊では、情報(インテリジェンス)と意思決定は百年以上前から明確に区別されており、ビジネスの世界でも今後同様になっていくであろう。

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データサイエンティストやデータアナリストになりたければ中小企業に行く理由はあまりない

データアナリストとして活動するためには、どこの企業にいるかは非常に大きなポイントである。もちろん経営者のデータ分析に対する意欲が第一なのだが、企業の規模も非常に大きい要因となる。中小企業であっても専門知識を持っている人はいるし、最先端の分析を使っている例外が存在することは当然承知しているのだが、あくまでも例外であるので全体で見た場合を考えている。

以下、中小企業でデータアナリストとして活動しようとした場合に問題になる点を挙げる。

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データ分析プロセスの概要

「データ分析」は一般的にはすでにそこにあるデータを何らかの手法で処理すること、あるいはその処理されたデータから何かを読み取ることと捉えられている。これは間違いではないがデータ分析の一部分を捉えているにすぎず、その先入観がデータ分析に対する理解が広がることを妨げている。

データ分析は実は「何を知りたいのか」という目的の決定から始まり、データの収集と分析を経て、意思決定と施策の実行が行われ、結果のフィードバックされることで終わる一連のプロセスである。このプロセスを知ることで、データ「分析」と呼ばれる行いが、実はデータ分析プロセスの一部であり、それだけを切り離して考えることはできないということが理解できる。

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データ分析に関わる全ての人に・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(1)

『大本営参謀の情報戦記』という本がある。戦時中に大本営参謀、フィリピンの第14方面軍の情報参謀、戦後は自衛隊の統幕第二室(情報室)室長と、情報を専門にしていた軍人である堀栄三の回顧録であり、著者が情報参謀としてどのように考え、活動したかを中心に、

が描かれる。現場の参謀としての視点だけ(戦争物の書籍には実に多い。悪いとは言わないが偏りすぎである)ではなく、日本軍の情報軽視ぶりや、情報教育についてなど、広い視野から示唆に富む記述が多いのである。そしてこれを現在のビジネスシーンに当てはめてみると

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データサイエンティスト・データアナリストであることはハイリスク・ローリターン

なお、前提としてデータサイエンティスト・データアナリストとは、

としている。

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効果測定の具体的な方法

前回効果測定の基本の最後に挙げた、効果測定で見るべき基本的な内容を再掲する。

今回はこれらについて考える。プロモーションや商材によっては必ずしもそのまま適用できない場合もあるが、必要に応じて修正を加えて欲しい。

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効果測定の基本

ある施策に関する効果測定に関する話。

結論:「10,000,000円儲かったからこのキャンペーンは大成功だ!」

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データを受け取る際に気を付けること

定期的に送られてくるデータをいつも通りの場所においてスクリプトを実行したはずなのに、エラーで止まったり、いつもと違う結果になったりということはよくある。そしてそれは忙しい時や納期が迫っている時に限って起こる。

というわけでデータを受け取る際に気を付けることについて、まとめてみることにする。ちなみに調べてみてもあまり出てこなかったのだが、もしスタンダードなやり方があるようならぜひ教えていただければ。

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