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データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
著者 木田 浩理 , 伊藤 豪 , 高階 勇人 , 山田 紘史
「データ分析」はビジネスの基本スキル文系・理系は関係ない 「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター...
データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
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データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
商品説明
「データ分析」はビジネスの基本スキル
文系・理系は関係ない
「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。
だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。
データ分析を“うまく”進めるには、身に付けないといけない方法論があります。本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「5Dフレームワーク」という方法論を解説しています。いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。
本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。文系も理系も関係ありません。「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。
目次
- 第1章 経験値を上げる ~失敗と成功の経験談~
- 1-1 多くの企業が直面している課題
- 1-2 失敗エピソード
- 1-3 成功エピソード
- 1-4 成功事例応用編
- 第2章 実践5Dフレームワーク
- 2-1 ステップ1 Demand
- 2-2 ステップ2 Design
- 2-3 ステップ3 Data
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