Data Analysis Topics

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データ分析・データアナリスト関連の気になるnoteをpick upしていきます。

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3年間の業務と1on1を経て学んだ、よりよい仕事の進め方

こんにちは、ひぐです。新卒から3年間弱、データサイエンティストとして働いていました。 3年間で業務や、多くの方との1on1を通じて様々な仕事の進め方を教わりました。(1on1の議事録はA4 400ページ分くらいありました。。。！）本記事では、これまで教わったことを忘れないように、また共有できるように、経験をまとめてみました。「カッツモデル」というスキル分類方法(ヒューマンスキル・テクニカルスキル・コンセプチュアルスキル)に基づいてそれぞれ分けたので紹介します。なお、

階層ベイズ入門 | Eight Schoolsデータを用いて特別教育プログラムの効果を推定する

前回、ベイズ推定の基本について野球選手の打率を例にとって学びました。今回はもう一歩踏み込み、学校教育を例にとって階層ベイズモデルについてがんばって考えていきたいと思います 💪 使用するデータ今回は Eight Schools というデータを使用します。これはアメリカの 8 つの高校で実施された SAT−V スコア向上のための特別な教育プログラムの平均値と標準誤差（※1）のデータです。例えば、学校 1 の平均と標準誤差はそれぞれ 28, 15 となります。今回やりたい

売上を100倍にするのにやってきたこと

2023年11月29日の株主総会を持って7年以上務めてきた株式会社キャスターの取締役を退任しました。業務委託で手伝ってた期間も入れると8年以上、キャスターの経営や事業に携わってきたわけですが、その間に売上は100倍以上、従業員も50倍以上になりました。私が管掌した範囲は広いのですが、比較的新しい事業の立ち上げ、既存事業で伸び悩んでるところの立て直し、営業やマーケなどレベニューを最大化するミッションが多かったです。今回は、100倍以上に会社をしてきた中で、どんなことを考え

良いKPIを作るための7つのルール【10,000字】｜#BtoB事業開発アドカレ

KPI（Key Performance Indicator）・・・BizDev にとっては日々向き合う身近な存在であり、悩ましくも頼りになるヤツですね。この記事では、ワンメディアで実践した2年間の経験をもとにして、「どのように良いKPI を作っていくのか」をテーマに7つのルールを紹介していきます。事業開発 / BizDev の皆さんや、チームマネジメントを行うマネージャー職の方にぜひ読んでいただきたいです！ ✅ この記事のまとめ 2024/01/20追記こちらのnot

【完全版】なぜ組織は衰退していくのか？(7500文字)

2023年12月は、『TBS NEWS DIG』や『PIVOT』なので動画が立て続けに出るのですが、動画だけでは話しきれなかった部分があるので、今年1年間で考えてきたテーマについて、本記事で書いていきます。問いとしては、下記の5つを網羅したものとなります。 ① なぜ働かない社員が生まれるのか？(静かな退職/逃げ切り社員問題) ②「多様性」を推進しても、逆に亀裂が生じるのはなぜか？(フォールトライン問題) ③ メガベンチャーやブランド化した企業はなぜ衰退するのか？(◯◯W

プロダクト開発への「間接的な関わり方」の面白さと難しさ

今回は、ミドルマネジメントとしてのプロダクト開発への関わり方、その面白さと難しさについて記述してみたいと思います。この記事が、同様にミドルマネジメントとしてのチャレンジ渦中の方や、プレイヤーとマネジメントの間で奮闘しているプロダクトマネージャーに届き、何かの役に立てば嬉しく思います。この記事を書こうと思ったきっかけ：プレイヤーからミドルマネジメントへの役割変化私は、昨年7月にプロダクトマネージャーとして10Xに入社しました。プロダクトマネジメント部内のマネージャーを兼任