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| フォーマット | 書籍 |
| 発売日 | 2020年10月19日 |
| 国内/輸入 | 国内 |
| 出版社 | 日経BP 日本経済新聞出版本部 |
| 構成数 | 1 |
| パッケージ仕様 | - |
| SKU | 9784296107636 |
| ページ数 | 256 |
| 判型 | 4-6 |
構成数 : 1枚
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
2-4 ステップ4 Develop
2-5 ステップ5 Deploy
第3章 5Dフレームワークによるデータ分析人材育成法
3-1 人材育成に苦慮する企業
3-2 管理職・リーダーのための5Dフレームワーク
3-3 文系データ分析人材の育成の留意点
3-4 文系データ分析人材が育てば企業文化が変わる
3-5 三井住友海上のデジタライゼーション
「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。

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