ビッグデータで変わる医療の現場【後編】――AIと医師の関係性とは

2018.08.15

ビッグデータで変わる医療の現場【前編】――医師不足にどう立ち向かうか

2018.08.14

東大 森川教授に聞く「社会を変えるデジタル」［後編］――カギは地方にあり

2018.05.16

東大 森川教授に聞く「社会を変えるデジタル」［前編］――データをどう集めるか

2018.05.15

【西内啓の眼差し】――意思決定のためのデータリテラシー

2018.02.13

【西内啓の眼差し】――今後10年のビジネスに「統計学」が必要な理由

2018.02.06

「最強の学問」で経営をサポートするデータビークル社

2018.01.10

論理的なアプローチでビジネスを成功に導く――KPI設計の実践

2017.11.15

論理的なアプローチでビジネスを成功に導く――KGIの考え方

2017.11.14

資産運用はAIと人間の共存が不可欠～三菱UFJ信託銀行の挑戦［後編］

2017.10.11

マイナス金利時代にAIがもたらす価値～三菱UFJ信託銀行の挑戦［前編］

2017.10.10

リピーター分析で戦略的に顧客を獲得するには

2017.09.12

自社ブランドが選ばれる確率とは～検索データが示す消費者プレファレンス～

2017.08.31

顧客の“モーメント”をつかむ資生堂の戦略とは［後編］

2017.08.30

アナリスト×アナウンサー対談――勝たせるデータ、感動させるデータ

2017.08.10

ユーザーローカル伊藤氏が語る、分析への視点［後編］――分析に必要な2つの要素

2017.08.09

ユーザーローカル伊藤氏が語る、分析への視点［前編］――データは組織の共通言語

2017.08.08

ランキング1位の本当の意味とは？

2017.07.12

データで市場を予測する――博報堂ＤＹグループとHandy Marketingの新手法とは

2017.06.21

断捨離したほうが、データ分析はうまくいく？　押さえておきたい3つの落とし穴

2017.05.09

そのマーケティングリサーチ、本当に必要ですか？（3）〜良質な仮説の生み出し方

2017.04.06

そのマーケティングリサーチ、本当に必要ですか？（2）～実施時の3つのポイント

2017.04.05

そのマーケティングリサーチ、本当に必要ですか？（1）～データ分析とリサーチ

2017.04.04

SASに学ぶデータ分析［前編］──相関関係・因果関係の正しい見分け方とは

2017.02.27

SASに学ぶデータ分析［後編］──分析のPDCAはフレームワークで回せ

2017.02.27

データを読み取る力［後編］――4つの象限から物語を構想する

2017.01.24

データを読み取る力［前編］――「市場」「生活」「モノ」「コト」で捉える

2017.01.18

価値の高いデータとはなにか

2016.10.13

勝つためのデータとは？　ドイツ代表のW杯優勝を裏で支えた「スポーツデータ」の活用術

2016.07.21

ゲーム好きの男性はお金に困っていて、美容に関心がある女性はゲーム好きなのか？

2016.04.20