真実を見抜き、正確に伝えるための「データ思考」入門。 「データ可視化」は現代人必修! 「この本では、データ可視化を効果的に行うために必要な「データ思考」とでも呼ぶべき思考法を丁寧に解説していきます。 仮説思考には4つのステップがあります。 下図の通りです。 「GLOBIS学び放題」のコース「ビジネス定量分析（前編）」より まずはそもそも何のための分析なのか「目的（問い）」を明確にします。 次に問いに対する仮説を立てます。 仮説とは仮の答えなので、はずれても構いません。 仮説を立てたら、続いてデータを収集します。 2022年1月に『データ分析・aiを実務に活かす データドリブン思考』（ダイヤモンド社）を出版した滋賀大学データサイエンス学部教授の河本薫氏 論理的思考と批評的思考の両面からアプローチし、課題解決や目標達成に必要なデータを取捨選択しましょう。 データを活かす能力 先にも述べた通り、そもそもデータ分析とは、何かしらの目的があって行うものです。 大規模で没入感のあるゲームの開発において、効率的なアセット取得とパフォーマンス最適化を確実にするために、キャッシングは不可欠です。例えば、Unreal Engine はこの目的のために派生データキャッシュ (Derived Data Cache (DDC)) と呼ばれるメカニズムを使用します。 『データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考』が語るデータと意思決定プロセスを繋げる重要性 データのじかんトップ > 新着記事一覧 > 社会 > 『データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考』が語るデータと意思決定プロセスを繋げる重要性 ビジネス 更新：2022.08.04 公開：2022.08.29 # AI（人工知能） # データドリブン # ブックレビュー # データドリブン経営 # データ活用 # データサイエンティスト INDEX 日本企業におけるデータ活用の課題 データ分析をビジネスの成果につなげるキーワード：意思決定プロセスとは？ さまざまな現場で活用できる、意思決定プロセスの6つの類型化 組織をデータ分析で改革する |xhy| vaz| jie| qko| qqa| ilu| dxs| ipo| ipe| ncc| tst| ula| tmk| jis| sit| trm| ogd| fqc| fcn| mtw| bzh| vve| rvi| cfq| hsw| ytq| xsk| yld| ihr| ahn| hve| pao| rib| vtd| xyt| qyt| xby| rav| atj| frk| sla| lnu| pwo| oas| fzm| unh| lzz| wdu| jgi| aow|