データを通じた顧客理解の実践

ストーリーで学ぶデータ活用講座

メッセージ

デジタル技術の裏側には必ずデータがあります。そして、デジタル・トランスフォーメーション(DX)の取り組みが進むにつれて、データ活用の重要性も課題感も高まっています。
企業だけではなく、一人一人のビジネスパーソンにとってもデータ活用は重要なテーマです。
しかし、いざデータ活用を学ぶとなるとAIといった技術的な話題になりがちで、一番大切な「データ活用の考え方」について触れているものは多くありません。
本講座では、データ活用の根本的な考え方、つまり「思考回路」を自分のものにすることがゴールです。
一般論ではなく、実際にEコマースの顧客データを例にしながら分かりやすく説明していきます。
本講座の資料がダウンロードできます。
各チャプターを60%以上閲覧するとテストを受けることができます。

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講師

堅田 洋資

堅田 洋資

株式会社データミックス 代表取締役

2017年にデータサイエンティスト育成スクールであるデータミックスを創業。年間2000名以上のビジネスパーソンに対してビジネスにおけるデータ活用の考え方や技術に関する教育を行う。また、大手企業からベンチャー企業までデータ分析プロジェクトの支援やデータサイエンスチームの構築支援を行う。
データミックス創業前は、白ヤギコーポレーションでデータサイエンティスト、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。

【学歴】
・University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
・一橋大学商学部卒業

学習内容

  • 分析の軸を出す時の考え方を理解する
  • 顧客分析のよくある軸(KPI分解、デシル分析、RFM分析)を理解し、エクセルでできるようにする
  • 表、グラフを見る際に持つべき批判的思考を身につける
  • 統計学、AI・機械学習の考え方を理解する
  • 自社のデータ活用を加速させるビジネストランスレーターの役割を理解する

学習対象者

  • 事前知識:エクセルで関数の使用、ピボットテーブルやグラフの作成ができること
  • 日常業務でエクセルでピボットテーブルやグラフの集計をしているものの、一歩進んだデータ分析をしたい方
  • マーケティング、営業企画など業務でデータ分析をされている方
  • DXを推進しているビジネスパーソンの方

学習できるスキル(1)

ビジネススキル(1)

  • SeniorskillInfo.skillDetailName

    データ活用

日経ビジネススクール オンデマンド
スキルを磨き続けるあなたのためのデジタル学習サービスです

3つの特徴

  • 1

    ビジネスに直結するスキルが100以上

    豊富な講座群から、あなたの課題を解決できる講座が見つかる!

  • 2

    3分のキャリア設定で最適講座をリコメンド

    「職種」や「レベル」を選ぶと必要なスキルを学べる講座が見つかる

  • 3

    購入した講座は期間の定めなく視聴可能

    何度でも学習できる。メモ機能やワード検索機能も多数

  • データ活用の思考回路
  • 分析手法
  • 顧客分析
  • 10
  • 2時間26分
  • 学習証明バッジ
  • 発売日2022/4/11
  • 作成者日経ビジネススクール

チャプター一覧(10本)

無料サンプルを見る

  • 1. データ活用のメリットとDXの関係 1. データ活用のメリットとDXの関係0:17:58・データを通じた顧客理解のイメージを持つ
    ・デジタル・トランスフォーメーション(DX)と データ活用の関係を理解する
  • 3. 良い分析と悪い分析の違い 3. 良い分析と悪い分析の違い0:13:29・分析目的の重要性を理解する
    ・切り分けるイメージを持つ
  • 4. 分解のテクニック① KPI分解 4. 分解のテクニック① KPI分解0:19:04・KPIツリーの作り方を理解する
    ・実務で使う際の注意点を理解する
  • 5. 分解のテクニック② デシル分析 5. 分解のテクニック② デシル分析0:13:44・デシル分析の方法を理解する
  • 6. 分解のテクニック③ RFM分析 6. 分解のテクニック③ RFM分析0:19:01・RFM分析のフレームワークを理解する
    ・RFM分析、デシル分析の弱点を知る
  • 7. 本当にこのデータで良いのか? 7. 本当にこのデータで良いのか?0:13:02・データに潜む罠を理解し見抜く
    ・バイアスに注意できるようになる
  • 8. 統計学とは? 8. 統計学とは?0:16:28・統計学の目的・概要を理解する
    ・ヒストグラム、要約統計量を理解する
  • 9. AI・機械学習とは? 9. AI・機械学習とは?0:13:55・教師あり学習の仕組みの概要を理解する
    ・教師なし学習のイメージを掴む
  • 10. データ活用の事例 10. データ活用の事例0:17:05・データ活用を推進する組織のあり方を知る
    ・データ活用の事例を知る