学校では教えてくれない方程式《MBA編》
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年収と偏差値に何らかの関係性を期待している人は以下は読んではいけません、ショックで倒れてしまう可能性大です。そもそも年収とは会社への貢献度が大きく反映され、高い評価を受けると年収は上昇することにな...
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名商大コラム
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近年、データサイエンスが人気ですが、データサイエンスという領域は文系でも理系でもなく、分析的考察とプログラミングと価値創造の3つで構成されています(明確な定義はまたご紹介します)まず、分析的考察とは、消費者の行動データを利用した実験を通じてパターンや法則などを検出することになります。極論を言うと、集計・グラフ化といったデータの可視化です。ただ、分析ばかりしていては単なる自己満足。何も生み出しませんので、次の価値創造が最も重要になります。ビジネス(経営)を理解しながら、可視化したデータをもとに収益を高める方策を検討するのです。
ここまでの流れはどの企業でも日常的に行っているのですが、データ処理や分析は結構手間暇かかる(99%の時間はここに費やされている)ので、その部分を半自動化させようと試みるのがプログラミングです。なぜ今までできなかったのか?データを処理して保存する装置、要はIT機器の能力が飛躍的に向上したため、私たちのパソコンでも可能になったのです。
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