2015.04.08 10:19
アウトプット（output）とアウトカム（outcome）の違い ～成果につながらない分析結果は、ただの”お勉強”である～
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） アウトカム＝成果にこそ意味がある 本日は、アウトプットとアウトカムという2つの概念について解説します。 アウトプット＝「...
2015.05.15 12:58
データ構造の設計＝分析の道筋づくりが成功の鍵：ミスプリベンション in データ分析(5)
データの構造を最初に考える データの構造とは データの構造を最初に考えるということは、要はデータ分析の設計図を作りましょうということです。そこには基本お作法があります。その基本お作法をしっかり押さえてデータ構造を用意するとミスに気が付くこと...
2015.05.16 13:02
ミスに”気づける”ような仕掛けが最後の砦：ミスプリベンション in データ分析(6)
ミスで致命傷を負う前のリチェック機構の作り方 リチェック機構とは データ分析を進める人の中でミスが少ない人の特徴に「こまめに確認点をおいてある」ということがあります。確認点というのは、ある程度分析作業が進んだ時に、一度立ち止まってそれまでの...
2015.04.27 08:35
（4）棒グラフを使い倒せ！｜事業会社の新入社員が知るべき「データ分析」のお作法
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） シンプルだからこそ、解釈の余地が大きい 前回「グラフは5種類覚えておけば十分」というお話をしました。今回は、その中でも重...
2015.05.11 13:01
データ分析の「ミスを防ぐ」ために：ミスプリベンション in データ分析(1)
「ミスに気が付く」分析とは データ分析におけるミス防止とは データ分析というと、どうしてもデータをハンドリングする為のソフトウェアの使い方やハードウェアの構築の仕方、分析の時に用いる数式理論（デシル分析など）や統計理論（クラスタリングやディ...
2015.07.04 09:10
単なる分析屋で一生終えますか？：分析とビジネスケース作成の深イイ関係（１）
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 単なる分析屋で一生終えますか？ 分析業務ができることはそれだけで価値です データ分析が出来る人はそれだけで...
2016.02.16 08:21
数字を見るということは、己の中の基準を作るということだ｜アナリティクスの考え方
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 何かと比べるのが、分析の基本 本日は、「数字力×EXCELで最強のビジネスマンになる本」でも解説されている、数字を見る基...
2016.06.03 08:05
あなたの会社のデータ活用状況は「見える化」されていますか？
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 「見える化」を目指して作ったシステムの状況が「見えない」という皮肉 データ分析をしよう、というお話は、どの会社でも毎日の...
2026.02.18 09:01
【前編】地に足ついたData-Informedの始め方 ―「顧客理解」から踏み出す最初の一歩―
データ分析をやれ、と言われました。でも、何から手をつければいいのかわかりません。リソースも、専任の人材も、立派な基盤もありません。「それで何かできるのか？」と聞かれると、正直自信がありません。 そもそも、データ分析は手段のはずなのに...
2026.05.11 08:00
セマンティックレイヤーの構築において重要な「データの粒度」と「意味の付与」
ゾクセイ研究所所長の山田です。近年、「セマンティックレイヤー（Semantic Layer：意味層）」という言葉が注目を集めています。その背景にあるのは、生成AIの活用です。セマンティックレイヤーで生成AIが扱いやすいように情報を整備して...
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