三元分散 - 普遍的なデータ分析ルール

普遍的なデータ分析のルール、分析的思考の本質の習得、そして複数のタイプのビジネスシナリオに精通すること。ビッグデータの時代において、データ分析はますます評価されるスキルです。さまざまな業界やビジネスシナリオで効果的な分析を実行するにはどうすればよいでしょうか?問われるのは、実践者のデータ分析の思考力、つまりデータ分析スキルを活用する能力です。適切なデータ分析の考え方を持つことで、さまざまな種類の分析ニーズに簡単に対応できるだけでなく、作業の効率も向上します。コースカタログ ├──ドキュメント| ├──[5870] 冒頭の言葉スキルが下限を決定し、思考が上限を決定します。md 22.35kb | ├──[5871] 01 目標指向：データ取得の悪循環から抜け出すには？ .md 23.82kb | ├──[5872] 02 客観的かつ厳密：事実＋議論のプロセス＋意見で高水準の分析を.md 18.74kb | ├──[5873] 03 指標思考：さまざまな種類の指標を理解する方法.md 25.53kb | ├──[5874] 04 論理的推論：採用要件にある論理的思考能力とはどういう意味ですか？ .md 24.56kb | ├──[5875] 05 システム構造：問題自体を超えた視点から問題を見て、分析を要点に到達させます。md 20.14kb | ├──[5876] 06 ビジネスを理解する：分析結果をビジネス側とリーダーシップと同期させます。md 16.81kb | ├──[5877] 07 ユーザーを理解する：データ分析 + ユーザーの考え方 = 洗練された操作。md 20.70kb | ├──[5878] 08 分析プロセス：ビジネスデータ分析の一般的なプロセス。md 21.21kb | ├──[5879] 09 問題の定義：問題を定義し、分析のアイデアを開く方法は？ .md 19.05kb | ├──[5880] 10 逆アセンブルの質問：逆アセンブルすると、なぜいつも無駄なデータが大量にあるのでしょうか？ .md 16.82kb | ├──[5881] 11 原因を突き止める: 問題の原因は非常に多くありますが、最も重要なのはどれでしょうか。md 15.10kb | ├──[5882] 12 提案する: 価値のある提案とは何でしょうか? .md 13.47kb | ├──[5883] 13 レポート作成：データ分析レポートを効率的に書くには？ .md 15.15kb | ├──[5884] 14 高度な分析フレームワーク：その他の一般的な分析プロセス（競合ユーザーを予測するための数学的モデリング）.md 17.42kb | ├──[5885] 15 製品分析：特定の機能の翌日の維持率を10％向上させるには？ .md 18.94kb | ├──[5886] 16 コンバージョン分析：商品の購入コンバージョン率を向上させるには？ .md 16.71kb | ├──[5887] 17 活動分析：活動の有効性を分析し、効果的な提案を行うには？ .md 15.48kb | ├──[5888] 18 ユーザーの成長：ユーザー数を急速に増やす主要な行動を特定する.md 14.89kb | ├──[5889] 19 ABテスト：ABテスト効果の評価と最適化.md 15.95kb | ├──[5890] イースターエッグ1 データ操作：データ操作システムを構築するには？ .md 15.84kb | ├──[5891] イースターエッグ 2 インタビュー: ビジネスデータアナリスト向けインタビューガイド.md 18.40kb | └──[5892] 結論: 詳細なビジネスと継続的な学習.md 6.73kb ├──[5870] 冒頭の言葉: スキルが下限を決定し、思考が上限を決定します.mp4 162.65M ├──[5871] 01 目標指向: データ収集の悪循環から抜け出すには? .mp4 99.59M ├──[5872] 02 客観的かつ厳密：事実＋議論のプロセス＋視点で、ハイレベルの分析を作成する.mp4 190.59M ├──[5873] 03 指標思考：さまざまな種類の指標を理解する方法.mp4 152.95M ├──[5874] 04 論理的推論：採用要件にある論理的思考能力とはどういう意味ですか？ .mp4 165.43M ├──[5875] 05 システム構造：問題自体を超えた視点から問題を見て、分析を要点に到達させます。mp4 191.77M ├──[5876] 06 ビジネスを理解する：分析結果をビジネス側とリーダーシップと同期させます。mp4 145.10M ├──[5877] 07 ユーザーを理解する：データ分析 + ユーザーの考え方 = 洗練された操作。mp4 186.30M ├──[5878] 08 分析プロセス：ビジネスデータ分析の一般的なプロセス。mp4 176.10M ├──[5879] 09 問題の定義：問題を定義し、分析的思考を開くには？ .mp4 124.70M ├──[5880] 10 逆アセンブルの質問：なぜ無駄なデータが常に逆アセンブルされるのですか？ .mp4 187.29M ├──[5881] 11 原因を突き止める: 問題の原因は非常に多くありますが、最も重要なのはどれでしょうか。mp4 150.80M ├──[5882] 12 提案する: 価値のある提案とは何か? .mp4 141.34M ├──[5883] 13 レポート作成：データ分析レポートを効率的に書くには？ .mp4 137.81M ├──[5884] 14 高度な分析フレームワーク：その他の一般的な分析プロセス（競合ユーザーを予測するための数学的モデリング）.mp4 206.81M ├──[5885] 15 製品分析：特定の機能の翌日の維持率を10％向上させるにはどうすればよいでしょうか？ .mp4 203.56M ├──[5886] 16 コンバージョン分析：商品の購入コンバージョン率を向上させるには？ .mp4 161.05M ├──[5887] 17 活動分析：活動の有効性を分析し、効果的な提案を行うには？ .mp4 166.37M ├──[5888] 18 ユーザーの成長：ユーザー数を急速に増やす主要な行動を特定する.mp4 152.99M ├──[5889] 19 ABテスト：ABテスト効果の評価と最適化.mp4 185.34M ├──[5890] イースターエッグ1 データ操作：データ運用システムを構築するには？ .mp4 165.27M ├──[5891] イースターエッグ2インタビュー：ビジネスデータアナリスト向けインタビューガイド.mp4 221.78M └──[5892] 結論：ビジネスを深め、学び続ける.mp4 62.32M

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