情報共有 「AIが優しい回答」しか、出してこない時は要注意。成果を出し続けるための『没頭』と『プロンプト』の技術
「頑張っている」感覚がない時こそ仕事は捗る。メンターHSが語る、Google技術への集中戦略と、生成AIが「優しい回答」をしてくる時のプロンプト改善のヒント。
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データ分析 エリア戦略の最適化：地図データで可視化する「売れる地域」と「儲かる地域」の相関 〜Tableauマップとダッシュボードアクションによるインタラクティブ分析〜
1. プロジェクトの概要ビジネスの現場では、「何が売れているか」だけでなく「どこで売れているか（地域戦略）」が重要です。しかし、表形式のデータだけでは地理的な偏りや隣接地域との関係は見えてきません。本プロジェクトでは、アイオワ州の酒類販売デ...
データ分析 売上最大化の鍵を探せ：SQLとTableauによる「4象限ポートフォリオ分析」実践 〜アイオワ州リカーセールスデータから導く「稼ぎ頭」商品〜
1. はじめに：なぜ「売上」だけでは不十分なのか前回のプロジェクトでは「時系列トレンド」を分析しましたが、ビジネスの現場では「売上が高い商品」が必ずしも「会社の利益に貢献している商品」とは限りません。本プロジェクトでは、「売上（Volume...
私のスキル Python一強時代にRを学ぶ意味とは。データサイエンティストとしての「自信」を取り戻したある対話
Python一強時代にRを学ぶ意味とは。データサイエンティストとしての「自信」を取り戻したある対話半年間にわたる学習の末、ようやく「Googleデータアナリティクスプロフェッショナル認定コース」を修了しました。SQLでデータを引き出し、Ta...
データ分析 データドリブンな技術投資：2,300万行データに基づくR/Pythonの勢いを可視化するTableauダッシュボード
1. はじめに：なぜTableauが必要なのか（BIツールの役割）Week 2の復習: BigQueryで2,300万行のデータを高度なSQLで集計し、年別の質問数を抽出した。課題と解決: 集計された数字は正確だが、意思決定者が瞬時にトレン...
データ分析 2,300万行データから見る技術トレンドの真実：BigQuery/SQLによるRとPythonの質問数分析
1. はじめに：分析の動機とツールの選定（論理的思考力）1.1. なぜRとPythonのトレンドを追うのかデータ分析市場の二大巨頭であるRとPythonの勢いを定量的に把握し、将来的な技術投資の意思決定（例：どちらの言語を学ぶか、採用するか...
データ分析 表計算ソフトによるデータクリーニングと基礎分析
ダミーデータによる分析の復習課題背景: 「食品価格高騰の中、消費者はどう動いているか? PB商品へのシフトを検証する」使用データとプロセス:取得した生データには不要な空白が含まれていたため、TRIM関数で正規化を実施 商品マスタとVLOOK...
AI活用 AIを「良き部下」に育てる技術。Google認定スキルとR言語で私が提供できる3つのソリューション
生成AIを単なる「ツール」から「頼れるビジネスパートナー」へ技術が急速に進化する現代において、生成AIはビジネスを加速させる強力なエンジンです。しかし、高性能なエンジンも、適切なハンドル操作（指示）がなければ暴走したり、期待外れの結果を出し...
データ分析 Divvy シェアサイクルデータ分析プロジェクトまとめ
Divvy（シカゴのシェアサイクル）データを用いた分析プロセスのまとめ１．プロジェクトの目的会員（Member）と非会員（Casual）の利用パターンの違いを明らかにし、非会員を会員へ転換するためのマーケティング戦略につながる洞察を得る。２...
私のスキル R言語で作成したグラフ
データ分析とビジュアライゼーションの練習中です。