普遍的なデータ分析ルール、分析的思考の本質を習得し、複数のタイプのビジネスシナリオに精通する

普遍的なデータ分析のルール、分析的思考の本質を習得し、複数の種類のビジネスシナリオに習熟します。リソース紹介：普遍的なデータ分析のルール、分析的思考の本質を習得し、複数の種類のビジネスシナリオに習熟します。ビッグデータの時代に、データ分析はますます価値のあるスキルです。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 [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 [5871] 01 目標指向：データ取得の悪循環から抜け出すには？ .md [5872] 02 客観性と厳密さ：事実＋議論のプロセス＋意見で高レベルの分析を作成する.md [5873] 03 指標思考：さまざまな種類の指標を理解する方法.md [5874] 04 論理的推論：採用要件にある論理的思考能力とは何を指すのでしょうか？ .md [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、分析を要点に導きます。md [5876] 06 ビジネスを理解する: 分析結果がビジネス側およびリーダーシップと同期していることを確認します。md [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 [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 [5879] 09 問題の定義: 問題を定義し、分析的思考を広げるにはどうすればよいでしょうか。 .md [5880] 10 逆アセンブルに関する質問: 無駄なデータが常に逆アセンブルされるのはなぜですか? .md [5881] 11 原因を突き止める: 問題の原因は数多くありますが、最も重要なのはどれでしょうか。md [5882] 12 提案をする: 価値のある提案とはどのようなものでしょうか? .md [5883] 13 レポート作成：データ分析レポートを効率的に作成するには？ .md [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 [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？ .md [5886] 16 コンバージョン分析：商品購入コンバージョン率を向上させるには？ .md [5887] 17 活動分析：活動効果を分析し、効果的な提案を行うには？ .md [5888] 18 ユーザーの増加: ユーザー数を急速に増やす主要な行動を特定します。md [5889] 19 AB テスト: AB テストの有効性を評価および最適化します。md [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 [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 [5892] 結論: 詳細なビジネスと継続的な学習.md 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.mp4 [5871] 01 目標指向: データ収集の悪循環から抜け出すには? .mp4 [5872] 02 客観性と厳密さ：事実＋議論のプロセス＋意見で高レベルの分析を作成する.mp4 [5873] 03 指標思考：さまざまな種類の指標を理解する方法.mp4 [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 [5875] 05 システム構造: 問題を別の視点から見て、分析を要点に落とし込みます。mp4 [5876] 06 ビジネスを理解します: 分析結果がビジネス側およびリーダーシップと同期していることを確認します。mp4 [5877] 07 ユーザーを理解します: データ分析 + ユーザーの考え方 = 洗練された操作。mp4 [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 [5879] 09 問題の定義: 問題を定義し、分析的思考を広げるにはどうすればよいでしょうか? .mp4 [5880] 10 逆アセンブルの質問: 役に立たないデータが常に逆アセンブルされるのはなぜですか? .mp4 [5881] 11 原因を突き止める: 問題の原因は数多くありますが、最も重要なのはどれでしょうか。mp4 [5882] 12 提案をする: 価値のある提案とはどのようなものでしょうか? .mp4 [5883] 13 レポート作成：データ分析レポートを効率的に作成するには？ .mp4 [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 [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 [5886] 16 コンバージョン分析：商品購入コンバージョン率を向上させるには？ .mp4 [5887] 17 活動分析：活動効果を分析し、効果的な提案を行うにはどうすればよいでしょうか？ .mp4 [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 [5889] 19 AB テスト: AB テストの有効性を評価し、最適化する.mp4 [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? .mp4 [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 [5892] 結論: ビジネスの深い理解と継続的な学習.mp4

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