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Data Analysis

[実DB実習提供] Claude Codeですぐに始めるプロダクトデータ分析

SQLやPythonを「勉強」する代わりに、今すぐ自社のサービスやビジネスの成長に必要な問いを立て、即座に「分析 → インサイト → 実行戦略」まで導き出す方法を学びます。 私は現職のテックリードとして働きながらPO(プロダクトオーナー)の役割も兼務することになり、グロースデータ分析が必要になりました。そこでこの手法を実際の業務に取り入れ、意思決定と実行のスピードを大幅に改善しました。この講義では、実務ですぐに使える質問テンプレートや、ファネル・転換・離脱分析を通じたアクションの導出まで、そのまま真似するだけで適用できるように整理しました。

2名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

  • macro
Growth Hacking
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Performance Marketing
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Service Planning
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Data literacy
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claude
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Data literacy
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claude
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受講後に得られること

  • 自社サービスのデータを基準に転換・離脱の問題を見つけ出し、実行戦略まで導き出すことができる。

  • 質問1行で1分以内に分析→インサイト→アクションを導き出す実務ルーチンを作ることができる。

  • 開発チームに依存せず、必要なデータを自ら抽出して実験・改善サイクルを迅速に回すことができる。

もしかして、このような状況ではありませんか?

データを見たいのに
分析を依頼すると数日かかり、

急ぎで聞いてみると:

「今は他の分析を優先して進めています。」
「今週は少し難しそうです。」

それで結局… いっそ自分でやろうか!

一度くらいはあったはずです。


データ分析が必要になった瞬間、

普通、このような悩みから始まります。

サービスをローンチしたばかりだったり、
データが溜まり始めたり、
そろそろ分析が必要だと思ったり……


最近、データ分析のために皆さんが学ぶべきことは

SQLやPythonではなく:

👉 どのようなデータを収集すべきか
👉 どのような質問をすべきか
👉 何を実行すればサービスやビジネスが成長するのか

この講義は、これら3つのことを学べるよう、実際の現場のデータとDBを提供します。
これを通じて、24時間いつでも自分の質問に答えてくれるAIアナリストを作ります。
私たちはもう、必要な質問をするだけでいいのです。


そこで、この講義ではまずこのような環境から提供します。

👉 どのようなデータを収集すべきか、実際のDBを提供します。
👉 どのような質問をすべきか、現場の実務で使える質問30選テンプレートを提供します。
👉 皆さんが作ったAI分析チームリーダーが、24時間いつでも皆さんの質問に対して分析結果と実行戦略を教えてくれます。

多くの人がここで、このように考えます。

「うわぁ…この講義通りにやってみたら、うちのサービスにもすぐ導入してみたい。」


そこで、一つ質問させてください。

もしこのような状況だとしたら、いかがでしょうか?

夜11時にふと気になって質問したのに
すぐにデータ分析が始まり、

👉 現在のデータを基にしたインサイトが提示され
👉 実行戦略まで一緒にまとめられ
👉 翌日すぐに実行可能な状態。

正直なところ…

仕事のスピードが全く変わると思いませんか?


この講義を通じて、どのデータが重要なのかが分かるようになり、

どのような質問をすべきかが分かるようになります。

自社専用のAIデータ分析が構築されます。

簡単に言うと:

👉 質問すればすぐに分析し
👉 インサイトを整理して
👉 実行アクションまで導き出す構造。

24時間365日休みなく働くデータアナリストを手に入れることになります。


これがなぜ重要かというとですね

最近のデータ分析人材:

  • 採用しにくく、

  • コストも高く、

  • いても業務が溜まっており

  • スピードを合わせるのが難しいです。

それで、多くのチームが結局:

👉 データがあるのに活用できていなかったり
👉 分析を待っている間にタイミングを逃したり
👉 結局、勘に頼った意思決定に戻ってしまいます。

しかし、実行速度が重要な環境では
これがかなり大きな差を生みます。


現場のデータと質問で、すぐに直接実習します

そこで、講義は次のように構成しました:

👉 実務用質問テンプレートを提供
👉 実際のDBに基づいた実習環境
👉 接続 / 権限 / セキュリティまで網羅
👉 すぐに会社で活用できるフローを解説。

受講後は、たいていこのように仰います:

「あ、これすぐ使わなきゃ。」


特にこのような方々によく選ばれています

  • PM / PO / サービス企画者

  • パフォーマンスマーケター

  • スタートアップ運営者

  • データチームのない組織。

共通点は一つです。

👉 素早く確認し
👉 素早く決定し
👉 すぐに実行しなければならない環境。


最後に一つだけ考えてみてください。

今必要なのが:

データ分析の勉強でしょうか?

それとも…

いつでもすぐに分析して実行までつなげられる構造でしょうか?

その差が結局
サービスの成長速度を左右することになるかもしれませんから。


制作ストーリー (現役テックリード / PO)

私自身も、最初は同じでした。

データはありましたが実行速度が遅く、
分析はしたものの意思決定にはつながりませんでした。

そこで作った方式が:

👉 質問中心の分析
👉 すぐにアクションにつながる構造
👉 実務に合わせたテンプレートベースの分析

これを実際の業務に適用しながら:

  • 意思決定スピードの改善

  • 実験実行スピードの向上

  • データドリブンなグロース体系の構築

効果を実感しました。

この講義はその過程をそのまままとめたものです。



こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 売上が伸び悩んでいるが、どこに問題があるのか分からないスタートアップ代表・個人事業主

  • 毎回開発者やデータチームに依頼するのが心苦しいマーケター・グロース担当者

  • 加入・転換率が低いものの、その原因をデータで確認したことがないサービス運営者

  • SQL・Python不要で、今すぐDBから指標を抽出して意思決定したいアナリスト・初心者の方へ

  • ファネル(AARRR)分析をすべきだが、何から手をつければいいか分からないPM/PO

  • 広告は出しているものの売上が上がらず、何が問題なのか分からずにいる担当者

  • プロダクトマーケティング、グロースマーケティングでの就職や転職を希望されている方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 会員登録とプログラムのインストールができる人

こんにちは
です。

現場で使われている技術のノウハウを共有します。

カリキュラム

全体

16件 ∙ (34分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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