DXを推進するための分析思考②データ活用に求められるスキルとマインドセット

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• 事例があってわかりやすかったです。

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• D X推進の重要性と実践方法がよく理解できた。

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• データドリブンな意思決定＝データに基づく意思決定だと理解していたが、 そもそも意思決定の基とするデータが多角的である必要があることを理解しました。

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• 分かりやすくて良かったです。

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• 最新のデータが分かっているのであれば、資料請求時の購入者の資産や給与などと購入された結果の物件のレベル感が分かるはず。また、購入までの経緯も把握しているのであれば、最終結果としての購入者の資産と購入物件の結果を分析すれば良いので、それであればプロジェクトを中止する必要はなく、引き続き購入希望者のデータからどのくらいの物件であれば購入されるかを予想すればいい話ではないかと思います。

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• データ活用時の考え方や分析思考を分かりやすく説明された講義であった。

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• 教師なし学習の説明が断片的で不親切に感じました。 また、時系列データは本来年数が多い方が正確な予測ができるものであり、一年分の過去データから次年を予測する図と二年分の過去データから次年を予測する図を比べて、後者の方が予測できないとするのは誤りのように感じます。例えば震災やリーマンショックなどがあっても時系列予測は機能してきました。このような場合は「需要予測に向いていない」ではなく「なぜ当たらなかったのかについて注釈をつけ理解していくことが必要」という話かと思います。

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• 課題設定の重要性を再認識できたと思います

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• データ分析をする際は、課題設定を明確にし、多面的に見るほど精度が上がる。また情報は更新変遷がわかるように残しておく必要があることがわかった。

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• 普段は耳にしない単語もでてきて勉強になった。