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黒羊@データ×ゲーム

総合広告代理店のデータ専門家です。データとゲームををこよなく愛しています データの専門職としてキャリアアップすることと、転職やビジネスデータを用いたコンサルティングなど色々発信出来たらと思っています。

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ビジネスに欠かせないデータという観点でいかにマーケティングを加速させるかがテーマ。 参加する人たちがもっと社会でデータを通じて活躍できるようなコミュニティ 守秘義務に反しないレベルでのデータ関連業務に関する定期的なノウハウ共有やスキル共有のほか、交流会による情報交換も実施

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目標設計でKPIって言うけれどちゃんと設計できてる？

KPIって皆ちゃんと設計できてますか？？ いちマーケティング担当者として自らの施策に対して、どうやって目標設定と現状管理をしますか？ また仮にあなたが経営陣だったらこの目標設定が会社の明暗を左右すると言っても過言じゃない。 レベル0　売り上げ達成！ （　＾ω＾）・・・お話になりません。論理的根拠ゼロ。信じられないかもしれませんが、僕の前の会社はECやってて、この目標を建てたが故に大失敗しました。 目標達成できればいくら使っても良いのでしょうか？ 最も愚かな目標の建

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    • コイツ使えないってすぐ決めつけるけど

      会社ってある意味残酷。特に転職者に対してありがちなんだけど すぐに人を使えないって決めつける そして権力者が言えばそれに流されて色んな人もそう思い出す。 第一印象って怖い。 こうなるともう止められない。 そのレッテルを剥がすのは簡単な事じゃない。 ある意味しょうがない部分もあるのかもしれない。仕事っていう尺度で人を評価するから こういうのって一旦広がると、どんどん吹聴されて広がっていく。 「あの新しく入った人ってどうなの？」 「田中部長があいつダメだって言っ

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      • 転職時のmustとwantの募集要項について考える

        転職時に色々な募集要項見ると、must（必須）とwant（出来れば）みたいに、書いてある事すごく多いと思う。 でも実はこれって結構厳密じゃないって事が多いって部分が今回伝えたい事だ。 だから あー必須条件満たしてないからダメだ とか普通思うだろう。でも実はそうではない。 ホントRPGの様にその人のステータスが分かったらどんなに楽だろう笑 コイツちから足りないから駄目だなとか 実は仕事で全然使わないスキルをmustに置いている事が非常に多い 1、何故そんなことが

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        • Youtube学習のススメ

          知ってましたか？皆さん。 Youtubeが凄いの。ホントよ ずばり今Youtubeである程度どんなことでも勉強することができるからだ。 そしてね。無料なの！知ってた？ 知ってますよねｗごめんなさい。 そして、更に凄いのが見なくてもいいってこと ワイヤレスイヤホンがあればオールOK 更に私は煩わしさを消すためにプレミアムに入っている。 ここまで徹底するともはやずっと耳につけてるだけで勉強可能だ。通勤時とかにやることも簡単。 くどくど書くのもなんなので、耳につけて

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        • このサークルで提供できること

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        • リライト版2020年度データ専門職のおすすめ勉強

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        記事

          会社のNo1を目指せ ～データ人と一般人の境界線～

          あなたの会社ではどうだろうか？ちょっと思い浮かべてほしいのだが 大体データはこの人って既に社内で決まっていることが ほとんどではないだろうか。 何故なのか考えてみた。 1、皆の意識やっぱりデータの仕事って分からない人から見ると手を付けるのすら嫌だし、 自分の仕事じゃないって思っている人が多すぎる だから一ミリも理解しようとしない人たちが出てくる。しかも管理者にも 私の経験では全く数字なんか見れないテレビのプロデューサーみたいに横文字ばっかり言う雰囲気だけのマーケテ

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          会社のNo1を目指せ ～データ人と一般人の境界線～

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          キャリアアップのための敢えて辞めるという選択肢

          　前に転職失敗の内容と転職失敗からカムバックした話を書いた。 　だから今度はカムバック後のキャリア形成について書いていこうと思う。 　ちなみに私はそこから更に2回転職しているし、同様に同じようなキャリアの後輩も同様だ。 　でも私達は当初から年収を約2倍にしていることからも社会的に見て 　希少性が高く需要があるキャリアを形成できているという意味でもあると思うので、 　そういうキャリア選択の思考について書いていけたらと思う 1、成長スピードが鈍ったら辞めろ　自分に適性

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          一歩差がつく絶対知っとくべきGoogle Analytics等の計測の知識　その１

          すみません。九州出張で更新をサボりました。。。 来ました。私が勝手にお送りする一歩差がつく絶対知っとくべきシリーズ 今回はGoogle AnalyticsやAdobe Analyticsにおける計測についてである。 ずばりWebビーコン方式という計測方式である。これを理解するとWebアクセスツールの6割は理解できる。 ひいてはサービスのアクセスを色々な観点で自分の好きなように知りたい分析することができるのでメリットが非常に大きい。 よって、なるべく分かりやすく解説し

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          ビジネスモデルとデータの関連性についての考察

          　今回は小難しいデータとビジネスモデルの話でこの観点を知ると会社のデータに関する見方や重要性の観点が変わる。 　そして、この分野は当たり前だが深い。ビジネスモデルと保持するデータは密接にかかわる。 　 　会社が存在する以上そのビジネスモデルによって様々なデータの持ち方があります。一つとして同じものはない。 　データの重要性の根幹がビジネスモデルという視点に立ってデータを見ることだ。 　例えばECだと、店舗が独自でやっているBtoCのオンラインストアや某大手ショッピングモ

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          転職で最も大事なのは適性だという話

          　前回は転職時の失敗について書いた。今回は転職する上で成功だったなと思う点について書いていこうと思う。 　見ていない人は前半も見ていただけると嬉しい。 １、迷える仔羊に捧ぐ、仕事は適性で選べ　自分のキャリアプランなんか分からないと思う。 　でも転職という大海原に漕ぎ出す時、色々なコンパスを選択する事ができるが、 是非「この仕事は自分に適性があるか」 というコンパスを手にとって欲しい。 　そのためにはまず自分の性質を書き出してみる事が大事だ。自分の場合以下の様になった

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          選択肢を持つことの重要性

          　今日するのは凄くシンプルな話だ。 　私達は仕事をする過程で絶対に 　「これどうやったら良いんだろう？」 　って問題に直面する。 　その時の話である。当たり前だけど、 　自分の知っている範疇のことでしか、 その解決策は浮かばない。 　よってその解決策としての選択肢を持つことの重要性の話とそれを持つための具体的な方法について書いていきたいと思う。 1、スキルを蓄積するための意識選択肢を広げる場合、スキルの蓄積が必要になる。 その時単純に手順をただ覚えて終わるだ

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          VLOOKUPから始めるBI（tableau）やデータベースで使うデータの結合についてその1

          皆さんはデータ結合していますか？ 自分は当たり前になってしまっていて、無意識にやっているけれども、わからない人たちに説明するのが本当に難しいのがこの部分。 しかし、データ結合ができると色々なデータを組み合わせた形での表現の幅が圧倒的に広がります。 これを私なりの限界まで理解してもらえるように分かりやすく書いていきたいと思う。 可視化をする際にデータの構造がどれだけイメージできるかという思考だ。 ちなみに私の思考だと以下のようになる。 となる。BIツールや各種データ

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          VLOOKUPから始めるBI（tableau）やデータベースで使うデータの結合についてその1

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          うん。好きな事って大事。でも転職の選び方はまた別という話

          　年号も変わって令和。今まで4回ほど転職してきたが、その良し悪しを身をもって体験してきた。 　もしくは考えている人の参考になれば良いなと思って書いている。先に言っておくと私の転職は前半は失敗で後半は成功したかなーと思っている。 　私のざっとの経歴は以下である 　長くなってしまったのでデータ専門職に就く前のキャリアとして以下を前編としたい。 １、嫌だからやめてえ　私は今思うと初めは会社で嫌なことがあると転職サイトを見るというクズのようなメンタルだった笑。 初めの会社は

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          Excel VS Tableau ~ExcelのせいでTableauが使ってもらえないの(´;ω;｀)~

          　私はよくTableauを教える機会がある。そして。。。BIツールを理解してもらえない理由の最も大きな理由がExcelの存在である。 　別にExcelはなんも悪くないのだが今回はTableauの社内推進担当という私の業務を邪魔するものとして勝手に敵視することとする。 　※Excelさんごめんなさい。私はマクロも作ってきたし、関数も死ぬほど 　　組んできて大変お世話になってきました。なので嫌いではありません。 　敵ながらExcelは中々やりやがる。効率の良し悪しはともかく、

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          BI(Tableau)で絶対知っとくべきデータの構造

          　私はTableauやAdobe Analyticsの社内勉強会を自主的に行う機会が多い。 　でもこういう勉強会はどうしてもツールの使い方に重きが置かれてしまうためなかなかデータの構造まで理解してもらうことは少ない。 でも絶対知っておいたほうが良いと思うので、書いてみた。 １、データの持ち方と可視化　データの持ち方すなわち構造。これは言語化することが難しいのだが、全てのグラフの裏には数表(クロス集計)が存在して、それを基にグラフが描画される。 　つまり可視化だ。Tab

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          好きな事だけって理由で仕事を選ばない方が良い理由

          　年号も変わって令和。今まで4回ほど転職してきたが、その良し悪しを身をもって体験してきた。 今丁度サッカーのミャンマー戦を観ながら思いつくまま書き始めたが、これから転職をしよう。もしくは考えている人の参考になれば良いなと思って書いている。先に言っておくと私の転職は前半は失敗で後半は成功したかなーと思っている。 　私のざっとの経歴は以下である 　長くなってしまったのでデータ専門職に就く前のキャリアとして以下を前編としたい。 １、嫌だからやめてえ　私は今思うと初めは会社で

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          好きな事だけって理由で仕事を選ばない方が良い理由

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          データ専門職を目指すために必要なスキル

          はじめにデータ専門職としてやっていく中で、色々前提知識があると良いなーというのは確かです。 色々無駄なこともやりましたが最短距離と自分が実際にやってみて良かったと思ってる資格や技術を紹介したいと思います。 ①Web解析士(初級) 重要度 ★★★★★　Web関連のサービスやマーケティング担当の方は絶対取った方が良いと思う資格です。GoogleAnalyticsを実際に使ったトラフィックの解析から、計測の仕組み(※個人的に超重要)そして、KPIやKGIなど指標の事そして、メディ

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          データ専門職を目指すために必要なスキル

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