誰かに何かを与えることが快感になる恐れがある。それは、本来の目的ではない
快感になることで、、与えられる側に何か変化が起こるのだろうか？
快感を目的とした行為は長続きしない？
深い言葉です。
日々の思いなどをつぶやいていきます。MBBに興味があります。
面白い記事です。
http://markezine.jp/article/detail/16686
LinkedInのディレクターさんのインタビュー記事。
データアナリストとデータサイエンティストの違いが興味深いです。
いつの世も、分析家よりも、そこから意味ある価値を見出し、表現できる人間が必要なのです。
わたしもビッグデータの時代に挑む身としては、こういう記事は心強いですね。
そうなんです！本当に、データがビッグだとかスモールだとかは、手段に過ぎず、大事なことはそこからどんな知見を得るかなんですよねー
それを、データがビッグな方が都合が良い企業が存在していて、とにかくデータを貯めるために、コレコレしましょう。という流れを作っているのがね、、、
本末転倒にならないことを祈ります。
お陰さまで集客好調ですが、間もなく締め切ると思われますが、宣伝です。
「ビッグデータで実現する”おもてなし”顧客対応」
企業のマーケティング担当向けですが、ブームで終わらせないデータ分析の真実がここに？
https://kke.smartseminar.jp/public/seminar/view/706
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ワンワン。
http://markezine.jp/article/detail/16686
LinkedInのディレクターさんのインタビュー記事。
データアナリストとデータサイエンティストの違いが興味深いです。
いつの世も、分析家よりも、そこから意味ある価値を見出し、表現できる人間が必要なのです。
わたしもビッグデータの時代に挑む身としては、こういう記事は心強いですね。
そうなんです！本当に、データがビッグだとかスモールだとかは、手段に過ぎず、大事なことはそこからどんな知見を得るかなんですよねー
それを、データがビッグな方が都合が良い企業が存在していて、とにかくデータを貯めるために、コレコレしましょう。という流れを作っているのがね、、、
本末転倒にならないことを祈ります。
お陰さまで集客好調ですが、間もなく締め切ると思われますが、宣伝です。
「ビッグデータで実現する”おもてなし”顧客対応」
企業のマーケティング担当向けですが、ブームで終わらせないデータ分析の真実がここに？
https://kke.smartseminar.jp/public/seminar/view/706
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再三にわたり紹介してきました、「ビッグデータで実現する”おもてなし”顧客対応」
https://kke.smartseminar.jp/public/seminar/view/706
に関して、ニュースリリースが配信されたようです。
なんと、あの！？マーケジンにも掲載されています。
http://markezine.jp/release/295070
ここのリストを活用して案内メールなど出そうとすれば、結構な金額がかかるのに、リリースとして露出されるとは有り難い話ですね。
お陰様で、集客も順調になり、そろそろ、質も見ていなかなーなー、という感じのようです
ま、どんどんお勧めしちゃいますが！
本気でデータ分析をドップリされている方には物足りないかも知れませんので、そこはご注意を。やっているけど、中々、うまくいかん！悩んでいる！！という人の方が大半だと思っていますが(о^ー')ь
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https://kke.smartseminar.jp/public/seminar/view/706
に関して、ニュースリリースが配信されたようです。
なんと、あの！？マーケジンにも掲載されています。
http://markezine.jp/release/295070
ここのリストを活用して案内メールなど出そうとすれば、結構な金額がかかるのに、リリースとして露出されるとは有り難い話ですね。
お陰様で、集客も順調になり、そろそろ、質も見ていなかなーなー、という感じのようです
ま、どんどんお勧めしちゃいますが！
本気でデータ分析をドップリされている方には物足りないかも知れませんので、そこはご注意を。やっているけど、中々、うまくいかん！悩んでいる！！という人の方が大半だと思っていますが(о^ー')ь
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ワンワン。
今日も、ビッグデータは紙面をにぎわせております。
日経新聞朝刊、11面。
公共データは「宝の山」とのこと
その通りですね。市民の生活データが様々に集積されるので、一企業が頑張って取れる以上のものがそこにはありますよね。
まあ、幾らでも悪用もできてしまうわけで、その辺のプライバシー的なものとの戦いは強く残りますが。生活に関するデータを色々と分析することで、我々、一市民が享受できるものも多いはずで
ここでも大事なことは、データを使って何でも自動化することではありません。
一つ一つ、モデルを発見し、そこから色々な知見を得ていく。脳みそをフル稼働させて、よりよい社会を作って行きたいものです
日々宣伝です。無料のマーケティングセミナ。
「ビッグデータで実現する”おもてなし”顧客対応」
企業のマーケティング担当向けですが、ブームで終わらせないデータ分析の真実がここに？
https://kke.smartseminar.jp/public/seminar/view/706
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日経新聞朝刊、11面。
公共データは「宝の山」とのこと
その通りですね。市民の生活データが様々に集積されるので、一企業が頑張って取れる以上のものがそこにはありますよね。
まあ、幾らでも悪用もできてしまうわけで、その辺のプライバシー的なものとの戦いは強く残りますが。生活に関するデータを色々と分析することで、我々、一市民が享受できるものも多いはずで
ここでも大事なことは、データを使って何でも自動化することではありません。
一つ一つ、モデルを発見し、そこから色々な知見を得ていく。脳みそをフル稼働させて、よりよい社会を作って行きたいものです
日々宣伝です。無料のマーケティングセミナ。
「ビッグデータで実現する”おもてなし”顧客対応」
企業のマーケティング担当向けですが、ブームで終わらせないデータ分析の真実がここに？
https://kke.smartseminar.jp/public/seminar/view/706
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今日はゲーム業界の話題から。
最近ソーシャルゲームにはまり気味です夕暮れのバルキュリーに時間を費やし、可処分時間という言葉が脳裏に浮かぶこの頃です。
ソーシャルゲーム業界は、驚異的な成長を示し、確実にビジネスの規模を拡大していますが、反面、コンプガチャの規制騒動など、いろいろな側面で課題がありますよね。そのコンプガチャででは、規制後（？）は「ボックスガチャ」なる新方式も出現しています。これらの仕組みは、いわば「人間の意思決定における確率の誤謬」に着目したビジネスモデルと言えるでしょう(￣▽+￣*)
サイコロを振ったときに、1の目が出る確率は1/6、6の目が出る確率も1/6です。では、20回サイコロを振ったときの結果が、1の目から5の目までがそれぞれ4回ずつで、6の目は一度も出ていないとします。次に出る振った時のそれぞれの目の確率は…当たり前ですが、全部1/6ですね。ところが人間はここで、「そろそろ6の目が出るんじゃないか」と思ってしまう思考の傾向を持ちがちです。これが確率の誤謬と呼ばれる現象です。ソーシャルゲームにおける一連のガチャシステムもこのような人間心理をうまく活用していると考えられます
人間は進化の過程で、物事をシンプルに単純化してパターン化することで生存競争に生き残ってきたという見方もあります。そこでは、あまり確率的な判断を行うよりも、少しでもリスクがあれば回避する行動をとったほうが、生存に有利であったという考え方です。しかし、様々な事象に対し、十分な情報が多量に得られる現代のような状況では、これらの情報を基に、確率的な思考で物事を考え、意思決定することがとても重要になってきます。しかし、現在の日本国内の高等教育では、確率に専門に扱う専攻が不足しており、今後データ分析から確率論的思考を下すことが重要になってくると思われるビジネスの分野でも国際競争力を懸念する声も上がっています
さて最後に一つ問題です。朝の天気予報で、「今日の降水確率は30％です」。皆さん、どのように受け取りますか？正解は、「1mm以上の降雨、降雪がある確率が30％」ですね。つまり、同じような日が100日あったら、そのうち30日は1mm以上の降水があり、残りの70日は1mm以上の降水がない、ということです。このように確率を実数（この場合日にち）に換算して考えるやり方を「頻度主義」といいます。一般的に確率を頻度に翻訳して考えることで、人間の思考には受け入れやすくなるといわれています
なるほど、データを蓄積することも結構なのですが、それをビジネスに生かすということは、そう易しいものでは無いわけですね。
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最近ソーシャルゲームにはまり気味です
夕暮れのバルキュリーに時間を費やし、可処分時間という言葉が脳裏に浮かぶこの頃です。ソーシャルゲーム業界は、驚異的な成長を示し、確実にビジネスの規模を拡大していますが、反面、コンプガチャの規制騒動など、いろいろな側面で課題がありますよね。そのコンプガチャででは、規制後（？）は「ボックスガチャ」なる新方式も出現しています。これらの仕組みは、いわば「人間の意思決定における確率の誤謬」に着目したビジネスモデルと言えるでしょう(￣▽+￣*)
サイコロを振ったときに、1の目が出る確率は1/6、6の目が出る確率も1/6です。では、20回サイコロを振ったときの結果が、1の目から5の目までがそれぞれ4回ずつで、6の目は一度も出ていないとします。次に出る振った時のそれぞれの目の確率は…当たり前ですが、全部1/6ですね。ところが人間はここで、「そろそろ6の目が出るんじゃないか」と思ってしまう思考の傾向を持ちがちです。これが確率の誤謬と呼ばれる現象です。ソーシャルゲームにおける一連のガチャシステムもこのような人間心理をうまく活用していると考えられます
人間は進化の過程で、物事をシンプルに単純化してパターン化することで生存競争に生き残ってきたという見方もあります。そこでは、あまり確率的な判断を行うよりも、少しでもリスクがあれば回避する行動をとったほうが、生存に有利であったという考え方です。しかし、様々な事象に対し、十分な情報が多量に得られる現代のような状況では、これらの情報を基に、確率的な思考で物事を考え、意思決定することがとても重要になってきます。しかし、現在の日本国内の高等教育では、確率に専門に扱う専攻が不足しており、今後データ分析から確率論的思考を下すことが重要になってくると思われるビジネスの分野でも国際競争力を懸念する声も上がっています
さて最後に一つ問題です。朝の天気予報で、「今日の降水確率は30％です」。皆さん、どのように受け取りますか？正解は、「1mm以上の降雨、降雪がある確率が30％」ですね。つまり、同じような日が100日あったら、そのうち30日は1mm以上の降水があり、残りの70日は1mm以上の降水がない、ということです。このように確率を実数（この場合日にち）に換算して考えるやり方を「頻度主義」といいます。一般的に確率を頻度に翻訳して考えることで、人間の思考には受け入れやすくなるといわれています
なるほど、データを蓄積することも結構なのですが、それをビジネスに生かすということは、そう易しいものでは無いわけですね。
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