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創造的側面 知的財産部門業務の二面性(その1)
知財部門は、防御的な側面(ディフェンス)である管理的業務と、攻撃的な側面(オフェンス)である創造的業務の二面性を持った組織であるべきです。今回はオフェン... -
4つの分析手法 データ分析講座(その18)
◆ ビジネスデータ分析の実践で使う「4つ」の分析手法 「データ分析の分析手法を概念的に知りたいのだけど」ビッグデータやAI(人工知... -
生産財のグローバル・マーケティング戦略 (その5)
前回は未来シナリオ構想の特徴やベネフィットを紹介しました。今回はその続きとして、未来シナリオ構想の具体的なステップについて、以下に示すように大きく4つの... -
解釈は事実と現場の頭の中にある現場感 データ分析講座(その141)
◆ データ分析: 過去を考える 前回のデータ分析講座(その140)データ分析は必ず「アクション」まで導き出す。では次のようなお話しをしました。 ... -
データ分析活用、ビジネス展開を上手く実現するための、OODAループ データ分析講座(その62)
◆ データ分析活用は、OODAループで上手くいくかもしれない。きっと上手くいく データ分析を実務で活用するとき、管理するためのマネジメントサイクル... -
比較というキーワードでチャレンジしよう データ分析講座(その289)
データ分析の基本の1つが「比較」です。もちろん、分析の基本は「比較」だけではありませんし「比較」だけが重要なわけでもありません。実務で... -
目的変数、説明変数とは データ分析講座(その31)
◆ データで売上拡大を目指すなら、「目的変数」と「説明変数」を意識することが何よりも重要です。 データ分析では、「目的変数」と「説明変数」という用... -
分析結果レポートのポイント データ分析講座(その274)
集計や分析、予測の結果をダッシュボードやレポートなどとして、データ活用する現場に提供することがあります。どのようなダッシュボードやレポ... -
需要予測モデル構築時の検討すべきポイント データ分析講座(その251)
需要予測はビジネスの現場では非常に重要なことです。経験と勘による予測は、時間経過とともに上手く予測できなくなる危険性があります。なによ... -
需要予測とは データ分析講座(その211)
コロナ禍で分かったのは、状況に対する適応力が必要ということです。変化する状況に対し、柔軟な在庫や人員配置などが求められることでしょう。... -
人の営みを経験・観察する 普通の組織をイノベーティブにする処方箋 (その55)
現在イノベーションに必要な要素を表したKETICモデルの2つ目、Experience(経験)... -
ChatGPTの本質論、99%の人が勘違いしているChatGPT
今回は、99%の人が勘違いしているChatGPTの本質論について解説します。 【目次】 1. Ch... -
見落とされていた事実の発見とは データ分析講座(その90)
◆ データ分析から発見されるのは「お宝」というより「見落とされていた事実」 データマイニングブームの影響もあり、データ分析そのものに対して「お宝を... -
数値予測は9つのシナリオで実施する データ分析講座(その223)
【この連載の前回:データ分析講座(その222)「相関」は曲がったことが大っ嫌いへのリンク】 ビジネスの現場で売上などの数値を予測する... -
ベンチャーのように考える 新規事業・新商品を生み出す技術戦略(その69)
◆ 社内ベンチャーを目指す 1、Withコロナ時代に求められるR&D 2020年6月現在、新型コロナウィルスにより世界中の経済が影響を受... -
100年に一度の変革期にゲームチェンジされないために
今回は、技術イノベーションを顧客価値で考える例を紹介致します。 自動車業界が挙って、「100年」に一度の変革期だと、未来志向の期待品質の探索に右... -
ビジネスデータ分析は因果関係を知りたい データ分析講座(その73)
◆ 結局のところ、ビジネスデータ分析は因果関係を知りたい ここ数年、統計学系のモデルよりも機械学習系のモデルに注目が集まっているように感じられます... -
なぜ、「言語データ解析」なのか (5) 【快年童子の豆鉄砲】(その9)
【この連載の前回:【快年童子の豆鉄砲】(その8)なぜ、「言語データ解析」なのか (4)へのリンク】 6.なぜ「言語データ解析」なのか... -
振返り分析と予測分析の運用上の違い:データ分析講座(その318)
今回は「振返り分析と予測分析の運用上の違い」というお話しをします。 【記事要約】 振返り分析と予測分析の運用上の違いについてですが... -
プロダクト・データサイエンス:データ分析講座(その322)2つのDS適用プロセス
企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を、より良い商品の開発やより良いCX(カスタマー・エクスペリエンス...