1. DB Pressの記事への補足
by 西尾泰和
113年7月22日月曜日

2. • 先日、弊社の製品kintoneに搭載された
「おすすめグラフ」を記事にして頂きました。
• http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/4978
• ただ、サイエンティストうんぬんの話は
あまり期待通りには伝わらなかったようです。
• そこで補足スライドを作りました。
213年7月22日月曜日

3. データ解析を活かす上で
御社に足りないのは
解析手法の知識ですか？
313年7月22日月曜日

4. 解析手法は一つのピース
にすぎない
413年7月22日月曜日

5. データ解析のサイクル
• 1: 検証したい仮説を明確にする
• 2: 検証のためのデータを集め、分析する
• 3: 分析結果を見て仮説を更新する
これを科学者は「科学的手法」と呼ぶ
513年7月22日月曜日

6. データ解析のサイクル
• 1: 検証したい仮説を明確にする
• 2: 検証のための計画を立て(Plan)、
実行し(Do)、分析・確認する(Check)
• 3: 分析結果を見て仮説や実行計画を修正する
(Act)
これを経営学者は「PDCAサイクル」と呼ぶ
613年7月22日月曜日

7. 重要なこと
• データ解析技術は、
データを入れると成果の出てくる
魔法のブラックボックスではない
• PDCAサイクルを回すことによって
徐々に改善していくための道具
↑このイメージは間違い
713年7月22日月曜日

8. データ解析のサイクル
813年7月22日月曜日

9. 考えてみよう
• 目的は何か？
• 成果はどうやって計測するのか？
• その目的に必要なデータは何か？
• どうやって集めるか？
• 解析結果をどうやって実践に結びつけるか？
913年7月22日月曜日

10. 重要なこと(2回目)
• サイクルを回すことで改善していくのが
科学者の考え方であり、PDCAサイクル
• そこをおざなりにしたまま、解析手法だ
け求めても何も解決しない
• 解析手法は銀の弾丸ではない
1013年7月22日月曜日