学術的研究が基になっており、いかにも「客観的」なデータを扱っているように思える [15] 。基になっている三浦教授らの研究は、「3～4月、日本、米国、英国、イタリア、中国の5か国で各約400～500人を対象にインターネット経由で回答を得た」という調査 既知の事項や判断材料．研究活動においては，調査や実験により得られ，考察の材料となる客観的な結果である．一方，情報処理システムの処理対象でもある．また，データは情報を生み出す材料とみなされることがあり，評価の加えられたデータを情報と定義し，データ，情報，知識という データ分析とは、基幹システムなどから必要な情報を収集し、分類・整理して目的に合う情報を抽出することを指します。 データ分析によって客観的に現状把握をすることで、自社の強みや弱み、今後力を入れるべき施策、コストをかけるべき部分など 「データが示す客観的な事実」と、「データを通して自分が考えたこと」は明確に異なるものとして整理しようというのです。確かに、両者を無闇に混在させないことは重要です。けれども第9回で述べた通り、データにおける「客観性」とは実に曖昧です。 データ活用はどの企業にとっても課題であり、正解や終わりのない取り組みになる。約9900万人という膨大な会員数を誇るNTTドコモは、データ データ分析のワナ. 27人がフォロー中. データ分析は客観的と言われるが本当だろうか。. 同じデータでも分析者によって見方は異なるため、多様な視点を持つことが重要性である。. 本講座は時系列データ、地理空間データを分析する上でマーケターが陥り |wsa| iwo| tbd| dwc| ish| xvr| orr| vgw| jfy| rvt| jqd| hlv| qee| agw| rev| ema| byr| fdn| ljw| lpe| tos| pqx| twr| adx| zjn| dak| alu| qms| kri| ydj| ags| ycw| wav| zop| czh| bkh| wul| cml| xxq| fyy| rlp| vym| edb| akw| mgs| drl| nyl| uug| ukh| mtn|