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ビジネスにおいて、施策の効果検証は不可欠です。しかし、データが常に「原因→結果」の順で揃っているとは限りません。本記事では、データが逆の形でしか手に入らない場合に役立つ「ベイズの公式」を使った分析手法を、ビジネスパーソン向けにわかりやすく...

本記事では、USJをV字回復させた森岡毅氏の著書『確率思考の戦略論』を基に、ビジネスにおける「確率思考」の重要性を解説します。数式を用いずに、ビジネスをコントロール可能な数学として捉え、成功の確率を高めるための戦略を分かりやすくご紹介します...

この記事では、Excelを用いてビジネスにおける2つのデータの関係性（相関）を分析する方法を解説します。散布図による可視化、近似曲線と決定係数による傾向の数値化、そして相関係数による分析を通じて、データから有益な示唆を得るための具体的な手順と...

ビジネスの現場では、単一の数値データだけでは見えてこない、2つの変数間の関係性を分析することが重要です。本記事では、2変数の関係を分析するための強力なツールである「散布図」と「相関係数」の正しい使い方、そしてデータ解釈における注意点につい...

データ分析を行う上で、生データの保護、代表値の把握、そして可視化は不可欠なステップです。本ドキュメントでは、これらのステップを具体的な関数や手法を交えながら解説し、データから客観的な判断を下すためのスキルを習得するための道筋を示します。...

このブログでは、ビジネスにおけるデータ分析の落とし穴と、そこから抜け出すための重要な視点について解説します。多くの人が注目する「平均値」や「中央値」だけでなく、データの「散らばり」を把握することの重要性を、具体的な事例やツールを交えなが...

この記事では、ビジネスにおけるデータ分析の基礎として、データの「真ん中」を捉える重要性について解説します。高度な統計分析に頼る前に、まずは基本的な集計によって実態を把握することが重要です。特に、「平均値」「中央値」「最頻値」という3つの指...

現代のビジネスシーンでは、データサイエンスやAIといった言葉が頻繁に飛び交いますが、数学やプログラミングに苦手意識を持つ方も少なくありません。しかし、ビジネスパーソンにとって本当に重要なのは、高度なコードを書くことではなく、身近なツールで...