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データ分析最前線コラム 2019 5G時代、真のビッグデータと向き合う アナリティクス アソシエーション メルマガコラム集

インプレス

5Gビジネスでデータ分析者に求められる心構えとは?

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会
「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化!


企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行っているアナリティクス アソシエーション(a2i)。

本書は、同協議会が配信しているメールマガジンのコラムのうち、2019年分をまとめたものです。

アナリティクスやデータ分析ツールをめぐる当時の話題のほか、スタッフが提言してきた技術やビジネスで活用できる考え方などを振り返ることができます。

2019年における活動やコラムについてのコメントも、
「まえがき」として新たに収録しました。

すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、
これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。

◆主な収録コラム
・AIをホワイトボックス化する3つのアプローチとGDPR
・2020年、5G時代に分析者が意識するべきこと
・あっちゃんの YouTube大学 オススメ動画とA+Wプロパティの話
・分析の基本であるクロス集計と決定木分析

◆ご注意
本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

発売日:2020-05-15

目次

表紙
まえがき ~ 2019年の活動に寄せて
目次
データを見なくなった現場でデータ活用を進める方法はなにか?
「マイクロモーメント」はGoogleらしい、AIらしい考え方
ハイコンテクストなコミュニティが増えたいま、数字の向こう側の価値観に向き合おう
設計に携わっていないケースのデータ分析
スポーツチームが強くなれば観客動員数は増えるのか?
AIをホワイトボックス化する3つのアプローチとGDPR
ターゲット層が明確であれば、KPIにセグメントを適用してみてはどうでしょう
専門学校におけるデータリテラシー教育
需要予測、B2B分析チームの作り方 ~ アナリティクスサミットの講演について
将来に対する予測と過去データの落とし穴
顧客時間、データ分析の民主化 ~ アナリティクスサミットの講演について
サイトの計測と分析に必要なのは「誰に何を期待しているのか」の定義
Women in Data Science スタンフォードに参加して
GoogleアナリティクスはITP2.1を回避できるのか?
「有意差」なるものを過信してはいませんか
改善成長の鈍化が続いたら、ユーザーのWhyを探す旅に出よう。平均的な課題解決から飛び出そう
分析を外部委託する際の留意点
顧客分析の神はディテールに宿る
データファイルの形式、気を付けていますか?
KPIそのものを目標値と勘違いされやすいのは、リーダーがプロジェクトの方向性を伝えきれていないからかもしれない
2020年、5G時代に分析者が意識するべきこと
シグナル&ノイズ 全量解析から必要データの解析へ
テキストエディタ―デジタルの仕事に必須だが意外と知られていないツール
好調に推移している事業を止めるのは難しい(その延長に思い描く未来はあるか)
より素晴らしい示唆を得るための分析の工程を考える
組織の変化とデータは川の流れのように一体であるべきか?
新しいウェブ計測のあり方~ログ分析の民主化
思考停止で「昨対比」を扱ったりしないために
データサイエンティストスキルチェックリスト見直しに際して
日本人の評価が辛いぞ問題
ウェブ解析における「離脱」という行動
曖昧なものは曖昧なままでもいいんじゃないですかね
AI時代に求められるデータ利活用の倫理とは
あっちゃんの YouTube大学 オススメ動画とA+Wプロパティの話
データドリブンなマーケティングオートメーションに関する特許
Googleデータポータルでは「ダッシュボード作成」の束縛から逃れた方が良いかもしれない
即戦力採用か育成か ―― 分析者のいる組織を考える ――
AIって大変 美空ひばりの新曲再現プロジェクトから学ぶ
ITPに思う、今後のウェブサイト運営における技術との向き合い方
ハザードマップからの解釈をアップデートさせる(そして隣町のハザードマップも見よ)
2019年版 データサイエンティスト スキルチェックリスト更新に際して
今から学び始めるならGoogleアナリティクスよりエクセルやSQLか?
分析の基本であるクロス集計と決定木分析
「空・雨・傘」と「データとインフォメーションとインテリジェンスの違い」
データサイエンス領域タスクリストの刷新について
データ分析者こそ人と食事しよう
「不平等さ」と「情報量」は同じ? 決定木のアルゴリズムとインパクトの指標
相手の文脈からはどう見えるのかを精一杯考え、自分の視点との差を理解しようとしているか
ウェブ解析のアナリストから顧客分析のプロへ
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