データ分析・活用の成果は、どこで生まれるでしょうか？ 答えは「現場」です。 データ分析そのものからは何も生まれません。これが意外と、忘れがちです。 例えば…… 「見える化」さえすれば 「データ分析」さえすれば 「予測モデ...

頑張って出したデータ分析・活用の成果を、どう表現するのかは重要です。 少なくとも、データ分析・活用の成果は、何かしらの数値で表しましょう。 そのためにも、あらかじめ定量的な成果指標を決め、数値目標を計画しておくべきです。...

「今週の小ばなし」の第146話で、次のようなお話しをしました。 データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③何をすれば...

前々回の「今週の小ばなし」（第146話）で、次のようなお話しをしました。 データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③...

前回の「今週の小ばなし」（第146話）で、次のようなお話しをしました。 データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③何...

データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③何をすればよいのか（アクション） データ分析をするとき、必ず③の「アクショ...

データ活用全般にいえることですが、データは「過去」の「ある事象」（例：受注や生産、購買など）の「１面の１部分」だけを表したものに過ぎません。 例えば、「受注件数」というデータはどうでしょうか？ 「成果」という側面を表した...

データ分析のテーマには、筋の良いものと悪いものがあります。 知らず知らずのうちに、筋の悪いテーマを選んでしまい、そのテーマに挑むと苦労も絶えません。 そのテーマが、会社の生き死にを左右するとか、部署や製品にとって避けて通...

ビジネスにおけるデータ活用は、あくまでも課題解決の手段の1つにすぎません。主役ではなく脇役です。 そもそも、ビジネス上の課題を解決するのに、データは必須ではありません。 しかし…… ビッグデータだ！ データサイエンスだ！...

前回は、RStudioで1変量の特徴（平均値・標準偏差など）を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたしました。 1変量の特徴（平均値・標準偏差など）を把握したら、次にするのは変量間の関係の把握です。 変量間の把握...