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[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 고급 SQL 문제풀이
데이터리안
인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 SQL 고급 문제풀이 강의. SQL 고급 내용을 연습해 볼 수 있는 여러 문제를 함께 풀어봅니다.
Intermediate
SQL
噂には聞いている「データドリブン意思決定」。他社はどのように行っているのかにご興味があれば、7月のセミナーにご参加ください!
データドリブン意思決定の意味
CSチームでのデータドリブンな意思決定事例
データインフラがない状況でのデータ分析事例
意思決定に活用できるデータ例
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📺 8月にはデータアナリストの就職と採用について話します!
プロダクトチームでのみデータ分析を行う必要があると思いましたか? CSチームでもデータ分析をします!
データリアンのメンバーは4人、全部がデータアナリストです。そのうち2人はカカオ、クパン、リディなどよく構築されたデータインフラ環境で働き、2人は一番地にヘディングしてデータ積載から始めました。データリアンという会社を構え、前の2人は大きな悟りを得ました。データは地面から湧き出るものではなかったということです。データインフラがない状況では、データアナリストはどのデータを分析し、意思決定に反映していますか?アクションにつながるデータ分析に悩んでいるなら、スタートアップデータアナリストなら、データインフラがない環境でデータを分析しなければならないとしたら、「私の仕事にもデータを活用できるだろうか?」悩んでいる場合は、この講演を聞いてください。
Ⅰ。データ分析環境
Q1.初期スタートアップのデータはどのように積載すればよいでしょうか?
Q2.サービスは古く、規模は大きいが、データはあまりない組織ではデータエンジニアの採用から要請すべきでしょうか?それとも、少なくても持っているデータで何でもできることを示すのがまずでしょうか?
Q3.最近はアンプリチュードやGAのような分析ツールが多く高度化されたと思いますが、実際のクエリやコーディングを利用する比重がどのくらいになるのか気になります。
Ⅱ。データ分析を始める
Q4.データ活用を初めてする時点で何から知っておくべきですか?全体の指標と大きな写真を見るのは大変ですが、どうすればいいですか?
Q5.データをどのように抽出して整理するのか分からない会社でデータを扱うには、まず何をするのが良いでしょうか?
Q6.極初期スタートアップで関連した資料が不足しているなどの理由でデータと数字を提示することが意味がないという指摘が多いのですが、これについてどう思いますか。
Ⅲ。 CSデータを活用する
Q7. CSチームでデータを見る最大の目的は何ですか?
Q8. CX KPIを確立するためのデータ収集方法がある場合はお知らせください。
Q9.顧客体験を判断するデータの種類は?
Q10。 VOCデータは問題を経験した顧客から収集するため、顧客全体を代表することは困難であり、パラメータ自体も顧客データ全体に比べて少ないため、信頼度でも物足りなさが存在します。そういえばCX責任者の立場でもVOCデータに対する疑いが生じたりもします。これを解決する方法はありますか?
Ⅳ。データ駆動型の意思決定を上手にするには?
Q11.データ駆動型の意思決定の過程で、組織のビジョンと目標を裏付けるためにデータが偏って収集または分析されることについてどう思いますか?どうやって解決できるのか疑問に思います。
Q12.データは報告用であるだけで、実務では上記で望む通りにしなければコンファームが出て進行になる企業を多く経験しました。データに基づいて意思決定をする経験を得るためには、離職だけが答えでしょうか?
Q13。データ駆動型の意思決定をうまく引き出すコミュニケーションスキルが気になります。特に意思決定者を説得することが重要ながらも難しいと思いますが、上の方々をよく説得できるノウハウがありますか?
Q14。データ分析の結果、意思決定者を説得する際に効果的にコミュニケーションをとるノウハウがあるのだろうか。
Q15。組織構造とデータ駆動型の意思決定は深い関係があることがわかっていますが、データ駆動型の意思決定の成功事例と組織構造が疑問に思います。
Q16。データベースで意思決定しなければならないことは非常に重要です。どうすれば適度にデータをよく見ることができるのか気になります。
ジョブプラネットデータアナリストを経てデータリアンで働いています。世界に存在しなかったデータを生み出すことから、データを利用したビジネス戦略提案やプロジェクトマネジングまで。データでできることのAZをすべてします。
旅行会社を経て証券会社CSチーム教育コーチでデータを見ています。
クパン、ハイパーコネクト、カカオデータアナリストを経て、今はデータリアン代表となりました。データリアンのメンバーと一緒に働きながらデータの力をもっと信じることになりました。
共有住宅スタートアップ創業、B2B物流スタートアップアナリストを経て今はデータリアン代表となりました。創業からエクシットまで経験のある青年創業者です。初めて創業した会社の頃からこれまで絶えずビジネスファンネルについて悩んでおり、今はデータリアンのファンネル設計と分析を行っています。
コンテンツプラットフォームでデータアナリストとして働いて、今はデータリアンCPOになりました。データリアンのオリジナルコンテンツを作成して分析するのに心からです。
Q.月間データリアンライブセミナーはいつですか?どこで申請できますか?
データリアンのウェブサイトで次の月のセミナー情報を見ることができます。申し込みもすぐできます!
Q. 聞く前に準備する必要がありますか?
いいえ:D誰でも聞くことができます!
Q. セミナーで使ったスライドを別々に見ることができますか?
スライドは下記リンクでご確認ください!
7月セミナースライド: https://bit.ly/3zxOWBd
今回のセミナーでは手書きで講演を聞くことができるようにノッション手書きノートを提供しますので、個人のノッションに複製したり、タブレットで手書きして視聴してみてください:)
ノッション手書きノート: https://bit.ly/3OC0qsF
学習対象は
誰でしょう?
データドリブン意思決定の意味が知りたい方
データドリブン意思決定の実際の事例が知りたい方
データ分析の展望が気になる方
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