私たちマーケティング活動に従事する者は、しばしば過去の統計やデータを根拠にして施策を実施すること、クライアントに提案をすることがあります。アナグラムに所属する現場のマーケターはどんなサイトを見ているのか？ということを本記事で紹介します。 ※2016年3月15日追記 統計：経済・産業・法人系の項目に「出店戦略情報局」を追加しました マーケターにとっては、統計が仮説立ての一助になれば十分 統計とは、「（人・物・出来事の）ある集団について、その特性を数量的に測って得られる数値」です。統計資料を作ることを仕事にしている方は、それこそ信頼性・妥当性があり有意で100%に限りなく近しい正確なデータの収集・整理・開示が求められます。 一方で我々のようないわゆるマーケター、統計資料を使う・利用する側の人間はそれが意思決定の一助になればいいので、必ずしも100%正確な数字を把握し取り扱う必要はないでしょう。
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them. In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".Read less
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