AI時代に必須の思考法　「アナリティカルシンキング®」

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• 講師の説明がわかりやすかった。特にデータ解析から何が導け出せるのかを確認しながら進めて行く。 テストにもあるようにデータをうのみにしないことが大切

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• AI時代に必要な考え方を、よく理解できました。

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• 集合研修のためのコンテンツであることは理解できますが、もう少し内容が深掘りされた内容がさらにあると嬉しいです。説明もわかりやすかったですが、現状とのギャップを埋めるには策が必要だと感じました。

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• データを最大限効果的に活用していく為の重要な学びとなりました。 先にたてた仮説に対してだけデータを使用することの危険性を再認識しました。 まず、先入観やこうだろうという考えはなしにデータを分析していくことで はじめてデータの活用ができるという点は今後、業務のみならずデータを見る際には十分に留意したいと思います。 ただしデータの分析結果だけが絶対に正しいというわけではないので あくまでもデータを上手に活用し意思決定の材料として正しく活用するよう注意します。

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• データによる分析が必要不可欠であること、分析の順番があること学びました。

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• きちんと説明を聞いたのは初めてなので、勉強になりました。

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• 分析力を身に着けたい、という部下に対していままで都度のフィードバックしかできていなかったが、 　目的の明確化(目的の設定、目標の分解) 　現状の把握(データの加工、データの視覚化) 　データの分析(パターンの発見、仮説の構築) 　仮説の検証(A/Bテスト、フィードバック) という構成で進めればいいことが理解できた。

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• アナリティカルシンキングがよく理解できました。

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• 勉強になりました

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• 経験などにもとづいて主観的な仮説を立ててしまっていることがあるため、 非常に勉強になりました。擬似相関の話が面白かったです。