Googleデータアナリティクス:2/8意思決定を行うための問いかけ修了まとめ
さわやかで優しい先輩に囲まれて進む学習。
1、内容
2.1効果的な問いかけとは(オープンでスマートに)
課題解決と効果的な問いかけについて学ぶ。
最も重要なのはオープン(自由に答えることができる)かクローズ(答えが選択できる)でいうと
①オープンquestionにすること。
自分の身の回りの人に日常でデータを使っている人はいるか、その人に問いかけてみることを行う。
また課題は6つに分類され、予測、分類、異常、特定、つながり、パターンに大別される。
②SMARTの法則を使う
具体的: その問いかけは、車の特定の特徴に焦点を当てているか?
測定可能: その問いかけでは、機能をレーティングできるようになっているか?
行動指向:その問いかけは、異なるまたは新しい機能の追加につながるか?
関連がある: その問いかけで、車を購入するかしないかを左右する機能を特定できるか?
時間的制約がある: その問いかけは、過去 3 年間のうちに人気だった機能のデータを検証しているか?
とりわけステークホルダーとの意思疎通が重要な印象を受けた。
2.2データに基づいた意思決定(量と性質)
データのチカラを理解する。
・定量データ(満足度、星の数など数字で測れるもの)と定性データ(アイスの味はイチゴ、チョコなど)がある。
定量:何を
定性:なぜ を知ることができる。
ダッシュボード、ビッグデータとスモールデータについて。
2.3 表計算ソフトの基礎知識
2.3表計算ソフトの基礎知識(スプレッドシートの練習)
スプレッドシートを使う。
数式→加減乗除
関数→SUMなど(キーボードショートカットが、実は関数である( ゚Д゚)らしい)
エラーの意味。
作業範囲(sow:Statement of Work)
プロジェクトで実行されると合意したタスクの概要について
2.4ステークホルダーを常に意識する(ニーズ、ニーズ、ニーズ)
ステークホルダーとのコミュニケーションの取り方。
チーム内で対立から協力するための対処法。
チームとステークホルダーのニーズを把握する。
2、感想
面白かった。
例えばスプレッドシートではエラーが出たら諦めていたけども、解決出来て嬉しかった。
あと数式と関数の違い、ショートカットを覚えたいと思った。
またコミュニケーションの取り方についても意外と詳しく説明があり、わかりやすくて良かった。少し大変かなと思ったのが、ステークホルダーとチームメンバーのニーズを把握してさらに顧客のニーズも考えると・・全方位やんと思った。(あたりまえ笑)思いやりとか距離感とかバランス感覚が必要な印象を受けた。学習中にもあった「コンテキストを理解する」って点がチームの成果を上げるのに大事なのではないかと考えた。
印象に残ったのは「データがストーリーを語る」「変数」という言葉。
この辺りは今後の学習に期待しておく。
3、他の講座との違い(自己開示と協力依頼)
・他の学習プログラム(オンライン)との違い
1知人や友人に協力してもらう場面がある。
自分が資格の勉強していることを明かしたり、質問する場面がある。面白い。
2実践が多い
動画の途中でテスト、クイズカード、検索したりと全く学習者を飽きさせない構成。
すごすぎる。Googleすごすぎる。
・前回(基礎1)との違い。
今回のメイン進行は女性だった。かわいい。
大きな差はないが動画、カード、実践等、学習のバリエーションが少し増えていた。
少しづつ専門用語の割合が増えている。例:ROI(Return On Investment)等
4、自己学習
やはりアナリストとサイエンティストの業務分担が分からない私(T_T)
図があるやつを探した('ω')笑
↓引用元
拙い文章ですが、ここまで読んでいただいてありがとうございました。
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