久々に参上のがいす〜です。今日は私たちの会社に関わるお話を持ってきました。メディアに力入れている私たちに「分析」は必要不可欠です。分析って何?複雑な事柄を一つ一つの要素や成分に分け、その構成などを明らかにすること。聴き慣れている言葉ではありますが、あまり調べることがない単語ですよね。人気のある商品やコンテンツには必ず人気の理由があります。そのような時にその人気の理由を明らかにするため分解して読み解いていくと、人気の理由が導き出せます。分析をすることによって「見えなかった事柄が実際に見える」ようになります。色々な分野で活用されているのも納得ですよね。身近にある分析では、皆さんの身の回りにある「分析」について調べてみました。「特売チラシ」皆さん目にしたことありますよね?あのチラシも分析された内容を元に作っていたりするんです。曜日やタイミングによって色々変わってますよね。消費者動向を「分析」することでチラシは出来上がっています。この場合、「ヒト・モノ」にまつわる数字が分析されています。例:天候や曜日別の入店数・アイテム別売上など「あなたにオススメ」AmazonやYoutubeなどは皆さんよく利用されてますよね!その際に「あなたにオススメの商品・動画」などが表示されるかと思います。「あれってなんで?」と思った方もいると思いますがこれまでの行動が「分析」された結果が反映されているんです。例:購買・視聴履歴など悪用もできる意外と身近に「分析」は溢れているんです。「分析」されたデータは多くの情報を持ち、あらゆる可能性が秘められています。裏を返すとデータが「悪用」されることもあるので注意は必要です。情報社会だからこそ「分析」を生業としたお仕事は色々とあります。その中で2職種をご紹介します。データサイエンティスト明確な定義はないのですが、データに基づいた合理的判断する際の意思決定者をサポートする職務です。今後AIが台頭していく世の中でも存在価値は高い様です。データエンジニア課題解決に向けてデータをどの様に活用するか、またはその仕組みをどの様に構築するかを考える職務です。データサイエンティストにデータを提供する様なイメージです。「機械学習エンジニア」として世の中に便利を提供してくれています。聴き慣れないかっこいい横文字の職種ではありますが、世界的にも価値の高い職種となっている様です。「分析」について色々とお伝えしてきましたが、難しい話が多かったですね...。今後はもっと「分析」興味を持ってもらえる様に発信していきます!今後のシリーズ化に乞うご期待!!作者情報がいす〜自称、抜群のコミュ力を持つブリーズのマスコット。見た目に反してスポーツ大好き。最新のものに目がないガジェット大好き人間。声のデカさだけは定評アリ。研修内容アクセスお問い合わせ。