データから意思決定を導く，というやり方だけど，まずは最良，そんな気がするの．
で，母集団，標本，確率モデル，そして推定，検定，そんな仕掛けが既にあるし，これらを基に正規分布，分散分析，回帰分析，そして実験計画法といったツールを駆使して意思決定のデザインを明確にする，という流れになるでしょ．
もちろん，企業の現場ではコレらを使って種々のマネジメントを行っているし，さらにデータマイニングが流行ってもいるし....ビッグデータからどう隠れている情報を引き出すのか，この手の方法論を情報システムに組み込んでいるところも多いでしょ．
データマイニングでも，主成分，因子分析といった多変量解析が基本だし，さらに統計モデリングをマーケティングに積極的に導入して，顧客の購買を分析する，そんなこともしているでしょ．要は予測なんだけど．
経営でのデータ解析だけど，高度なデータ思考の方法論がかなり浸透していて，実践では欠かない，そんな状況なの．だけど，ビジネスを学ぶ方々に，基本的な考え方，さらにデータ思考の仕組み，こいったアタリをなかなか理解してもらえない，そんなことでもあるの．
マネジメントをするには，データ解析の基本をきっちり身に付ける，そんなことって当たり前，そう言ってしまっても良いでしょうよ．それに，懸命にやれば，頭の中の思考がコレになる，という状態にも．．．実はコレってホントなの．
がんばりましょう．
で，母集団，標本，確率モデル，そして推定，検定，そんな仕掛けが既にあるし，これらを基に正規分布，分散分析，回帰分析，そして実験計画法といったツールを駆使して意思決定のデザインを明確にする，という流れになるでしょ．
もちろん，企業の現場ではコレらを使って種々のマネジメントを行っているし，さらにデータマイニングが流行ってもいるし....ビッグデータからどう隠れている情報を引き出すのか，この手の方法論を情報システムに組み込んでいるところも多いでしょ．
データマイニングでも，主成分，因子分析といった多変量解析が基本だし，さらに統計モデリングをマーケティングに積極的に導入して，顧客の購買を分析する，そんなこともしているでしょ．要は予測なんだけど．
経営でのデータ解析だけど，高度なデータ思考の方法論がかなり浸透していて，実践では欠かない，そんな状況なの．だけど，ビジネスを学ぶ方々に，基本的な考え方，さらにデータ思考の仕組み，こいったアタリをなかなか理解してもらえない，そんなことでもあるの．
マネジメントをするには，データ解析の基本をきっちり身に付ける，そんなことって当たり前，そう言ってしまっても良いでしょうよ．それに，懸命にやれば，頭の中の思考がコレになる，という状態にも．．．実はコレってホントなの．
がんばりましょう．