詳細かつ包括的：データアナリストになるためのガイド
データアナリストは、キャリアの中で多くの課題に直面することがよくあります。膨大なデータ収集作業量、リーダーシップの指導不足、ビジネスドメインへの不慣れ、そして頻繁かつ高品質なレポート作成の要求などです。この記事では、これらの課題を深く掘り下げ、アナリストが問題解決のステップを明確にし、データメトリクスシステムを体系化し、問題診断ロジックを確立し、ビジネスアクションの効果を測定するのに役立つ実用的な...
ビジネス
インフルエンサーを活用してあらゆるチャネルでビジネスを拡大するにはどうすればよいでしょうか?
この記事では、ブランドがインフルエンサーを効果的に活用することで、ビジネス全体を最大化できる方法について解説します。早速見ていきましょう。先週、私たちは広告とコンテンツの違いについて議論し、良いコンテンツは少なくとも次の 3 つの基準を満たす必要があることを明らかにしました。1. 特定の人々を巻き込むこと。2. アルゴリズムを理解すること。3. 未知のニーズを刺激すること。その記事の最後で、私は剣...
初心者を脱却！中級データアナリストになるまでの道のり。
データ分析の初心者の多くは、スキルアップに苦労することがよくあります。この記事では、データアナリストのキャリアアップに必要な3つの重要な要素を明らかにし、これらの戦略を実践するための具体的なガイダンスを提供します。データアナリストがキャリアを着実に前進させ、個人の成長とビジネス価値の双方にとってメリットのある状況を実現できるよう支援します。 「進歩とは具体的に何を意味するのか？」というのは、知識共...
2024 年も半ばを過ぎた現在、 AI はどこまで到達しているのでしょうか?
大型模型業界は、実用的なビジネス価値の追求から、技術の優位性とパラメータサイズの追求へと焦点を移しつつあります。その理由を理解するために、この記事をご覧ください。 AI起業家の陳然氏は、業界におけるいくつかの「奇妙な現象」を発見した。多くの顧客から、混乱を訴えられています。大規模モデルは更新が速すぎるため、どれが適切なのか判断が難しい一方で、大規模モデルを自社のビジネスにどう統合すればよいのかが分...
多くの小規模で収益性の高いビジネスが大企業から見落とされています。
多くの人は、アイデアを提案したりプロジェクトをやりたいと思ったりすると、大企業が介入してくるのではないかと心配します。しかし、大企業は、収益性の高い小規模な事業をほとんど相手にしないこともあります。多くの人は、新しいプロジェクトを始めるときに問題に遭遇します。私が考えた疑問、あるいは他の人が提起した疑問は、大企業がそれをやったらどうなるかということです。多くの人々は、大企業が市場に参入することを恐...
このアナリストはどのようにして直感を頼りにすることから、データを使って意思決定をサポートするようになったのでしょうか?
なぜアナリストはデータドリブンな意思決定ができるのでしょうか？この記事ではその理由を探ります。データ分析に携わる方にはぜひ読んでいただきたい一冊です。データドリブンな意思決定は、誰もが毎日口にする流行語です。しかし、データは具体的にどのようにこれを推進するのでしょうか？そのプロセス全体を実際に目の当たりにした人はほとんどいません。中には「まるでデータを求めて追い回されているような、まるで自分が...
最悪の時代でも、優れた企業は存在する｜マーケティング専門家、周紅奇氏へのインタビュー
トラフィックの時代からソーシャルメディアの時代へと移行するマーケティング革命の新たな時代が世界を席巻し、マーケターは数々の課題と機会に直面しています。この記事では、シンガポール国立大学ビジネススクールの周紅奇教授に深く迫り、マーケティング3.0と4.0の変化、CMOからCGOへの役割シフト、DTC戦略の真髄、そして中国ブランドのグローバル展開戦略と事例研究について深く掘り下げたインタビューをお届け...