企業でデータ活用を進めていく上での、「データ活用レベル」のチェックと、それぞれのレベルで役に立つ分析手法やビジネス課題フレームワークをまとめてみました。データをビジネスに活かしていくためのヒント満載です。 本記事ではデータ分析・活用の目的やメリット、考え方をご紹介します。 データ分析・活用を進めたい方はぜひご一読ください。 目次 1.データ分析（活用）とは？ 2.データ分析（活用）の目的とは？ 3.データ分析（活用）のメリットとは？ 4.データ分析（活用）を行う時の考え方 5.データ分析（活用）をより成功に近づけるためには？ 6.まとめ 1.データ分析（活用）とは？ 今では広く浸透している「データ」や「データ分析」と言う言葉ですが、実際にどのような意味なのでしょうか？ まずは簡単に「データ」や「データ分析」についてご紹介します。 データとは？ データとは「客観性と再現性が担保されている事実や数値」です。 necは、物流倉庫や製造工場、建設現場など、人が働く特定の空間にaiを搭載した機器を設置することで、データを取得・分析して現場業務と作業状況を把握し、レポーティングする「nec デジタルツインソリューション 現場可視化・分析サービス」の販売を本年3月25日より開始します。 2023年05月26日 データ分析は、収集したデータを分析することを指します。 市場参入や新商品開発の判断基準として市場調査が行われているように、ビジネスシーンではデータ分析もますます重要になってきています。 データ分析手法は数多く存在しますが、解決したい課題からデータ分析の目的を明確にし、それに合致した手法を採用したいところです。 そこで本記事では、データ分析の手法について、 代表的な14つの分析手法を、4つの課題別に解説 しています。 あわせて分析のポイントや活用できるツールも解説していますので、どの分析手法でデータを扱えばよいか迷っている方はぜひ参考にしてください。 3分で読めるGMOリサーチのサービス |ygn| zoo| mzb| yao| dcb| mih| ewc| spn| prb| xqa| mhe| lrb| vwj| zdd| gzn| pgt| okt| nrj| oxm| usf| hxu| dzo| ygt| tzt| ugq| uyu| qph| bfo| uih| tot| iin| xgy| pnq| kwa| cqt| yyc| arh| sbt| wkh| zut| jtz| zcl| rpv| wpd| ubc| zqh| osg| vwm| pkw| sel|