こんなことを学びます
製品データ分析とは
製品開発サイクルでデータ分析がどのように使用されているかをご覧ください。
データリテラシーとは
データを解釈する際に陥りやすい落とし穴について学んでください。
指標階層管理とは
製品の方向性を示すインジケーターを設計および表示する方法を学びます。
データビジュアライゼーション
データを適切な方法で視覚化する方法を学びましょう。
データ分析による製品の改善
コホートと相関分析を通じてパターンを見つけ、洞察を得る方法を学びます。
実験 (A/B テスト)
A/B テストとは何か、留意すべき点について学んでください。
因果推論
因果推論とは何か、そして実際に使用できるガイドラインを学びましょう。
データ分析の目的
はっきりしています。
「ビジネスの価値をさらに高めるには、どのようなテクノロジーを導き出し、どのような結論を導き出すべきか？」これはその答えを見つけるためです。刻々と変化するユーザーについて学ぶ必要があるという不確実な状況の中で、 データ分析を使用してより効果的な製品を作成する方法継続に関する懸念.
データへの関心が高まるにつれ、データを扱う手法に関する講義も数多く行われています。ただし、テクノロジーに基づいて 製品に対する深い理解と改善方法教える講義はまれです。
▶ なぜ珍しいの？
公式がないからです。
製品やビジネスモデルは企業や業界ごとに異なるため、「製品データ分析」の統一された方法論はありません。
▶ そのため、長年様々な領域を経験してきた実務家から学ぶのが一番早い学習方法です。
製品データ分析の
実践的な洞察
集中的に配布されるPAPです。
こんにちは、商品データ分析コミュニティPAPです。
PAP は、製品アナリスト、データアナリスト、データプロダクトオーナーによって作成された製品データ分析コミュニティです。プロダクト・アナリティクス・プレイグラウンドの略で、プロダクト・データ分析について人々が気軽に話し合いながらプレイできる場を作ることを意図しています。
5人のビジネスデータ専門家が、クラス101と一緒に製品データ分析クラスを用意し、お互いにぶつかり合って学んだ洞察を皆さんと共有しています。
製品開発における意思決定に寄与するデータの役割をより広く公表できるようにするため、
私たちが経験した仕事への洞察が、より多くの人々の仕事に役立つことを願っています。
製品データ分析
練習に適用すると発生する変化
製品データ分析とは、データを通じてユーザーと製品の相互作用を理解するプロセスを指します。ユーザーの行動データを分析し、コンバージョン機会を特定し、インパクトのある体験を生み出すことで、ユーザーをビジネスの中心に置くためのフレームワークです。
▶ 製品チームがデータ分析を意識すべきではない理由
製品データ分析、
何が重要かわかる
学習方法がわからない場合。
- データを使って製品を成長させるにはどうすればよいでしょうか。
- 他の施術者が懸念していることは何ですか？どのような試行錯誤を重ね、どのように解決したのですか？
- 私はデータアナリストではありませんが、自分の仕事でデータをうまく活用するためには、まず何を考えるべきでしょうか？
5人のプラクティショナーの経験を超圧縮
溶け込んだ、最も本格的なカリキュラム
▶ クラスカリキュラム
講座に参加して自分の武器になる3つのこと
▶ こんな人におススメです！
▶ プレイヤーの知識:基本的なPythonが使えること
データ分析はときどき刺激的で楽しいものですが、たいていは頭痛の種であり、過ぎ去った日でもあります。
この授業を一緒に受けながら、データ分析がもう少し楽しくなることを願っています。
カリキュラム
クリエイター紹介
PAP
PAP は、製品アナリスト、データアナリスト、データプロダクトオーナーによって作成された製品データ分析コミュニティです。
PAPは製品分析プレイグラウンドの略で、人々が製品データ分析について気軽に話したり遊んだりできるスペースを組織することを目的としています。
製品分析、メトリクス、因果推論、実験、データ視覚化など、さまざまなトピックに関心のある人々が集まってコンテンツを作成します。より多くの人々がデータ主導の製品文化を自分の立場でリードできるように、ブログ、Facebook、YouTubeチャンネルを開設しています。😆
5 人のビジネスデータ専門家による製品データ分析を開始
Bo-Kyung Choi：現在、国内の検索ポータル会社でデータ分析に取り組んでいます。データの因果関係を定義するデータ分析方法論を研究しています。以前は、小中学生の3人に2人が使用しているAIベースの検索アプリである神田チームの最初のデータアナリストでした。私は個人的に、製品組織におけるデータアナリストの役割を定義し、さまざまな職種とうまく連携する方法を学びました。
パク・ヘミン：いくつかのスタートアップを経て、現在は神田でデータ分析に取り組んでいます。良い質問をすることが、良い分析の始まりだと私は信じています。指標の変化の中で、どんな質問をして、どんな答えを探すべきかを考え、答えはユーザーデータにあると考え、製品の改善を考えています。
キム・サンヒョン：私はDataRISEでデータアナリストとして働いています。私たちは、電子商取引の成長に役立つデータ製品を作成しています。データに慣れていないユーザーでも、データから簡単に価値を引き出す方法を考えています。
ウー・ジチョル：カカオを含むさまざまな企業で働いた後、現在はeコマースのオールインワン・グロース・ソリューションを提供するDataRISEでデータリーダーとして働いています。データに慣れていないB2Bユーザーがデータに基づく価値を簡単かつ迅速に獲得する方法を検討します。
イ・ミンホ：私はデータアナリストとしてキャリアをスタートさせましたが、今はプロダクトオーナーとして、より多くの人にデータ利用体験をしてもらうためのサービスを制作しています。現在、DataRISE は E コマースの成長に役立つデータ製品を開発しています。
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