データ分析とインテリジェンスとグロースハック

要求B・「そのためには何を知るべきか」を考える

要求Ａ・意思決定者が分析者に「知りたいことは何か」を伝えるでは意思決定者から分析者へ「知りたいことは何か」を伝えることについて書いた。それを受けて、分析者側が「そのためには何を知るべきか」 ...

要求は実務における最重要フェーズ

データ分析プロセスの概要はこちら。

データ分析プロセス

「何を知りたいのか」がわからなければデータ分析は始まらない。そして、分析者にとっては目的の決定に続く要求のフェーズが最重要 ...

飛行機で考えると当たり前のことがAIだとそうならない不思議

AI（というか機械学習）と飛行機を比べてみると、類似点が色々あって、同じようにメリットとデメリットがあるけど飛行機だと当たりまえの話がAIだと当たりまえにならないよなぁ、なんて ...

無いことが問題だと感じない人にはどうでもよいが、無いことが問題だと思う人にはいくらあっても足りない

これで全部な気もするが、付け加えるなら「必要だと思ったことがない人に必要だと思わせるのはとても大変だ」ということだろう。ある程度の年齢以 ...

どこからどこまでがメルマガの効果なのか？

効果測定／効果検証で考えるべきことを踏まえて、メルマガの効果測定について考えてみる。今更メルマガと思う人もいるだろうがいまだに健在だし、これから書くようなレベルのこともしていない企業はまだまだ多 ...

その報告書は役に立っているのか

世の中ではマーケティングリサーチ、効果測定、いろいろな分析など毎日大量の報告書が作成されているが、本当に役に立つ報告書に出会うのは残念ながらまれである。なぜこのようなことになるかと言えば、結局のところはク ...

抽象的でわかりづらいなら事例で考えてみよう

分析者は目的の決定に関わってはいけないことについて「原則」と「現実と対策」を書いたのだが、どうにも話が抽象的で自分で書いていてもわかりづらい。そこで「キャンペーンの効果測定」を事例にして、分析 ...

分析者はどこま目的の決定に関与するべきか

データ分析プロセスを組織の中でどう役割分担したらいいのかを考えてみたでは意思決定者と分析者が同じかきっちり分かれているモデルを考えているが、実際にはここまできれいに役割を分けることは難しい。

仮説は有用だけれども使い方を誤ると危険

日常生活においてあらゆることを吟味していられるわけもないので仮説というのは指針を立てるのに便利だ。だからといって安易に使いすぎると仮説にも問題点がある。

仮説の問題点１・本人が想像できないこ ...

「分析屋なんだから分析だけやっていればいいんじゃないの？」

最初の「分析」がやりたいが、具体的に何がしたいのかがあいまいだったのに加えてもう一つ最大級の失敗が「分析屋なんだから分析だけやっていればいい」と考えていたことだ。

「分析 ...