後半戦、
自己紹介されないままに、
大変勢いよく
かつ面白い。
GDPって一年に一回出ますよね。
あれ、計算複雑です。
日本人はマジメにやってたりしますが、、◎タリアがそんなんやってると思いますか???
データってウソはつきません。
でもデータと、情報は分けて考えてます。
ちなみに、
『統計でウソをつく方法』はベストセラーになりました。
統計はつけるんです。
PDCAじゃなく、PDSAです。
チェックではなく、検証こそ大切。
データ分析すると色々あるけど、
最終的には
平均と標準偏差(バラツキ)
だったりする。
データ扱う者の真髄は、
ベースラインー見つけることと、
説明できないバラツキをどこまで説明するか
ということ。
データの平均はこうです、
というだけじゃ、意味が無い。
ただ、データから未来予測するのは本当に難しい。
見えて無い因子がある。
交絡因子
確かになあ。
PDSAを回す上で、Pの作り方。
分析の概念図を描くためのステップ
何が問題か
何を持ってよいとするか
分析の基本方針を文にする
評価軸に影響しそうな要因をあげる
分析に使う要因を取捨選択する
要因同士の関係を図に表す
データー読み解く上で、
先行研究とか発表について知っておくことも、大切なんだろうな。
自己紹介されないままに、
大変勢いよく
かつ面白い。
GDPって一年に一回出ますよね。
あれ、計算複雑です。
日本人はマジメにやってたりしますが、、◎タリアがそんなんやってると思いますか???
データってウソはつきません。
でもデータと、情報は分けて考えてます。
ちなみに、
『統計でウソをつく方法』はベストセラーになりました。
統計はつけるんです。
PDCAじゃなく、PDSAです。
チェックではなく、検証こそ大切。
データ分析すると色々あるけど、
最終的には
平均と標準偏差(バラツキ)
だったりする。
データ扱う者の真髄は、
ベースラインー見つけることと、
説明できないバラツキをどこまで説明するか
ということ。
データの平均はこうです、
というだけじゃ、意味が無い。
ただ、データから未来予測するのは本当に難しい。
見えて無い因子がある。
交絡因子
確かになあ。
PDSAを回す上で、Pの作り方。
分析の概念図を描くためのステップ
何が問題か
何を持ってよいとするか
分析の基本方針を文にする
評価軸に影響しそうな要因をあげる
分析に使う要因を取捨選択する
要因同士の関係を図に表す
データー読み解く上で、
先行研究とか発表について知っておくことも、大切なんだろうな。
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