セミナー by Exploratory
SaaS アナリティクス &
探索的データ分析とデータの可視化
次回2019年7月開催予定
SaaSアナリティクスと探索的データ分析の紹介
来る5月に、データを使ってビジネスを効率的に改善していくためのスキルを学んでいただくための2つのトレーニングを開催します。
SaaS アナリティクス・トレーニング
SaaSを始めとするサブスクリプション型のビジネスに携わる方を対象に、データサイエンスの手法を使った、ビジネス改善のためのKPIの構築から、データ分析、施策立案までのスキルを身につけていただくことを目的としたトレーニングです。詳細はこちらをご覧ください。
探索的データ分析・トレーニング
データを様々な角度から可視化することで、ビジネスを予測または因果関係を理解するための仮説を構築していく「探索的データ分析」という手法を使いこなせるようになっていただくためのトレーニングです。詳細はこちらをご覧ください。
そこで、今回はそれぞれのトレーニングの一部を皆様と共有させていただきたいと思い、セミナーを行なうことになりました。
SaaSやサブスクリプション型のビジネスでのアナリティクスの使い方、またはデータの可視化や探索的データ分析を知りたい、学びたいという方は、ぜひこの機会にご参加ください。
参加対象者:
  • プロダクト、営業、マーケティング、カスタマー・サクセス等の部門で施策立案・意思決定をする、または支援している方
  • データ分析またはデータサイエンスを使ってビジネスを改善したい方
  • データはあるが、どこから見ていけばいいかよくわからない、意思決定につながるインサイトを得ることが難しいと感じてる方
  • Excel、BIツール、Web解析ツールを使った分析をしている、またはこれからしようと検討している方
開催要項
日時 : 次回2019年7月開催予定
次回の募集開始のお知らせを希望の方は、 こちらからご登録ください。
会場: T’s渋谷フラッグカンファレンスセンター
東京都渋谷区宇田川町33-6 Shibuya Flag 8F
定員: 30名
参加費(税込): 1,000円
お問い合わせ先: 画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。
タイムテーブル
18:30
  • Exploratoryの紹介
18:45
  • 探索的データ分析(EDA)- データを可視化して仮説を構築
  • SaaSアナリティクス - KPIの定義、機械学習、統計モデルを使った分析
20:30
  • Q & A
21:00
  • 終了
スピーカー
西田 勘一郎 (CEO, Exploratory) Twitter
米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な進歩を、世界の99%のプログラミングをしない人たちのもとへ届けるというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。現在はExploratory, Inc.でCEO兼チーフ・プロダクト・オフィサーを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。
村里 郁哉 (Business Development, Exploratory)
外資系ITベンダーで100人を超える営業チームを率い、eCommerce、テレセールス、フィールドセールスなど多岐にわたるビジネスのマネジメント、プランニングを経験。社内外で蓄積された膨大なデータを活用してビジネスを成長させるためにはデータサイエンスに裏打ちされた意思決定が重要だと身を持って知る。現在はExploratory, incでビジネス開発に努めるかたわらデータサイエンス勉強会などの場を通して、机上の空論では終わらない本当の意味で活用できるデータサイエンスの普及に取り組む。
Teagan Pease (Education, Exploratory)
大学ではマーケティング、ビジネス・コミュニケーション、日本語を専攻。アウディでのマーケティングを経験した後、3月よりExploratoryに参加。データの可視化と探索的データ分析、効果的なデータのコミュニケーション分野の教育を担当。英語、日本語どちらも対応可能。
Loading