仕事術
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データセンス講座の効果｜受講者の感想とビジネスでの変化を実例で紹介
データセンスの個別授業を受けていた山田さん・渡辺さん（ともに仮名）へのインタビュー。受講のきっかけや、数字への拒否感が薄れた、数に対するイメージや考え方が変わってきたといった変化、講師のコメントを紹介します。
2018年2月1日
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「データセンスって何？」 超入門セミナー出席レポート！
データセンスの「超入門」セミナーに参加した出席レポート。同じ10％ダウンでも額によって違う差額や、8.3％（ほぼ12分の1）のような特別な数など、数字への感覚を鍛える例と演習の様子、今データセンスを学ぶ理由を紹介します。
2018年1月28日
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文系のための統計学入門｜ゼロから学ぶ基礎と実例ロードマップ
文系で数学が得意ではない筆者が、統計とは何か、誰のためのものか、難しいのかを営業職の経験から解説。記述・分布・推定・検定・回帰の5ステップの表と、文系向けの統計セミナーができた経緯も紹介します。
2017年11月29日
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そのデータはどのくらい「すごい」のか？
平均より少し上のデータはどのくらい「すごい」のか。小5と中2の握力データを例に、標準偏差の求め方と意味、正規分布で約68%が平均±標準偏差に入る性質、偏差値との関係をやさしく解説します。
2017年5月17日
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企業の人事部門でも進むデータ活用。どんなことが分析できるの？
人事部門でも進むデータ活用。2017年に取材したビズリーチ「HRMOS」の事例から、人事データの一元管理や給与推定の考え方、戦略人事に定量データが必要な理由、採用・配置・育成など5領域の活用例を紹介します。
2017年4月30日
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SPI対策で得られる仕事力｜数的処理・言語理解・推論の3スキル比較
マスログライターのキグロです。 皆さんはSPIというテストをご存知でしょうか。リクルート社より多くの企業に提供されている適性検査です。受験者の潜在能力が測れると言われているもので、就職試験や転職試験、企業内の昇進試験などに活用されています。 大人のための数学教室「和」では、主に数学の授業を行っていますが、実はSPI非言…
2017年3月31日
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「スモールデータじゃダメなんですか？」市場調査・マーケティングリサーチの専門家に聞いてみた
市場調査大手インテージの長崎貴裕さんに、アンケートなどの「集めるデータ」とPOSやログなどの「集まるデータ」の違い、サンプル数による誤差と代表性の考え方、スモールデータを活かすのに必要な知識を聞いたインタビューです。
2017年3月1日
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平均が使える場合・使えない場合｜中央値・最頻値との使い分け
この記事のポイント ・「平均」は便利だが、外れ値や偏った分布では誤解を招く ・代表値には「平均・中央値・最頻値」の3種類 ・年収・テストの点数・身長などケースごとに使い分ける必要 ・外れ値があると平均が真ん中からずれる様子を、預金額と体重の実例で解説 平均が使える場合・使えない場合とは 平均はデータの代表値に使われる便…
2016年11月13日
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「MECE」って何？ビジネスで活かす集合の考え方
MECE（ミーシー）とは「漏れなく、ダブりなく」という意味。高校で学ぶ集合の考え方をもとに、2軸4象限のマトリックスでの分類、対立項が見つからないときの補集合の使い方、3軸を表すキャロル表までを例で解説します。
2016年8月10日
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あなたもやっている！？ 「割合」でやっちゃうよくある誤解
「Aを買った人の80%がBも買う」というデータだけでは、AとBに関係があるかはわかりません。架空の商品の販売データを例に、買わなかった人も含めた元々の確率と比べる「リフト値」の考え方を解説します。
2016年7月10日
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文系新社会人が数学を学ぶべき3つの理由｜ビジネスで活きる数学的思考の身に付け方
文系の新社会人こそ数学を学ぶべき理由を、和からの講師3人が1つずつ挙げます。数学は仕事のコミュニケーション道具であること、ビジネスの根幹にあるデータ分析、そして数学のロマンについて語ります。
2016年4月30日
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データ分析で失敗する5つの理由｜ありがちな落とし穴と対策まとめ
正しく分析しても仕事の成果に結びつかないのはなぜか。マーケティング担当者と分析担当者のやり取りを例に、結果を使って依頼者が何をするのかを把握しないまま分析を始める落とし穴と、依頼者の業務を知る方法を紹介します。
2016年3月30日
