時系列解析とその応用だけど、しっかり理解を深めて・・・。ビジネス・アナリティクスではココイラの重要性ってさらに高まる、ということかと。
とりあえず、状態空間モデリングとベイズ推論、それと機械学習って必須でしょうよ。
だけど、モデリングって凄く難しいし、巧みさって才覚が必要で・・・。対象を知り尽くさないと、やはり無理、という気がしているの。情報量規準を理解するのって、ココイラの才覚と表裏、そんなことかと。
頑張りましょう。
個人的な思い込みでしかないけど、神戸とビジネス・アナリティクスって相性が良い、という気がしている、そんなこと。
商大での統計学、そんなことがベースだけど、地道に続けることには思い込みって必要でもあるでしょうよ。
データ経営だけど、種々のお仕事の中でデータ活用を促す、という基本の方法論を浸透させるだけでなく、クラウド・システムズを構築し続ける、という整備も必要、そんなことでしょうよ。
もちろん、この分野の専門職育成って必須だし、データ経営を取巻く産業に参画するための戦略と実施の拡大も・・・。
だけど、データ経営の基盤は品質、コスト、時間（納期）のマネジメント、という構図で、ビジネス・アナリティクスそのものをビジネス・スクールで強める、という取組みも必要なの。
頑張りましょう。