ビジネス・論理的思考

ビジネス・論理的思考
16問 • 2年前
  • 小林健人
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    問題一覧

  • 1

    論理的思考の基本的な考え方で、漏れなく・重複なくという意味

    MECE

  • 2

    MECEの内訳 1.お互いに 2.重複せず 3.全体的に 4.漏れがない

    Mutually, Exclusive, Collectively, Exhaustive

  • 3

    データの集計結果とかしたグラフの分析で重要な事

    目で見て捉えた事実, 意味合いの言語化

  • 4

    ストーリーラインの構成 1.背景 2.先行事例・研究 3.アプローチ 4.具体的な取組 5.考察・結論

    研究領域における社会的な背景や、学術領域としての意義について整理したもの, 取り扱うテーマについて、過去にどのような取組、研究がなされて来たか、整理したもの, 取り扱うテーマに対して、どのように仮説検証したか整理したもの, 構造化した課題に対して、どのように仮説検証したか、整理したもの, 構造化した課題の仮説検証結果から、取り扱うテーマについて、どのようなことが言えるのかを考察し、結論を導出したもの

  • 5

    1.強いAIとは 2.弱いAIとは 3.汎用型AI 4.特化型AI

    人間のような自意識を持ち、人間と同様のち脳を実現し、人のように仕事を行うAI, 人間の知能の一部を代替し、知的処理を実現するAI, 特定の作業やタスクに限定せず、人間と同様かそれ以上の汎化能力を持つAI, 特定の決まった作業を遂行するAI

  • 6

    分析対象となる事業領域に複数存在する課題の中で中で、どれを取扱を絞り込む作業の事

    スコーピング

  • 7

    基本的な課題の枠組みで、開発や精算における品質マネジメントの指標

    品質, 価格, 納期

  • 8

    5フォース分析の競争要素

    新規参入者の脅威, 買い手の交渉力, 代替品の脅威, 売り手の交渉力, 業界内での競争

  • 9

    必要なデータにあたりをつけ、アクセスを確保できる条件

    問題を探索する上で、どのような仮説を検証すればいいのか理解できている, 仮説の検証に必要なデータにどのようなものがあるのかを洗い出すことができる, 洗い出したデータが入手・使用可能かを検証できる

  • 10

    データサイエンスをビジネスに適用するための基本

    ビジネス観点で仮説を持つこと

  • 11

    ビジネスの本来の目的。目標を達成するために、何が起きているのか、今後どのようなアクションをスべきなのかといった判断につなげる評価・改善活動

    モニタリング

  • 12

    プロジェクトにおけるステークホルダーや役割分担の把握

    受注元は発注先、パートナーカイshあなどと契約状態、利害関係、人間関係, プロジェクトの体制(命令式系統、個々のメンバーの役割と立場), プロジェクトをすすめる上で、関係性の不確実な部分、革新の部分

  • 13

    クラウド上でのプロジェクト管理、進行に関するツール、方法論の理解

    メールなどでのコニュニケーションにおける所作、情報共有、管理に関する一般的な知識, プロジェクト管理などのツールに関する基本的な理解と操作方法, 各ツールのアカウント、権限、セキュリティ等、進行管理や情報管理におけるリスク, バージョンや変更履歴の管理、命名規則、アクセス管理などのポイントと社内ガイドラインなどの参照先, 守秘に関わる情報をやり取りする場合の安全な方法(ファイル圧縮、パスワード管理、限定的な転送方法等)

  • 14

    スケジュール管理方法

    WBS(Work Breakdown Structure), ガントチャート, マインドマップ

  • 15

    悪評や風評によって企業評価が下がり、経営に支障をきたす危険性

    レピュテーションリスク

  • 16

    1.サービスの遅延や障害などの対処方法を契約書として記述する事 2.上記の略称

    サービス品質, SLA

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    問題一覧

  • 1

    論理的思考の基本的な考え方で、漏れなく・重複なくという意味

    MECE

  • 2

    MECEの内訳 1.お互いに 2.重複せず 3.全体的に 4.漏れがない

    Mutually, Exclusive, Collectively, Exhaustive

  • 3

    データの集計結果とかしたグラフの分析で重要な事

    目で見て捉えた事実, 意味合いの言語化

  • 4

    ストーリーラインの構成 1.背景 2.先行事例・研究 3.アプローチ 4.具体的な取組 5.考察・結論

    研究領域における社会的な背景や、学術領域としての意義について整理したもの, 取り扱うテーマについて、過去にどのような取組、研究がなされて来たか、整理したもの, 取り扱うテーマに対して、どのように仮説検証したか整理したもの, 構造化した課題に対して、どのように仮説検証したか、整理したもの, 構造化した課題の仮説検証結果から、取り扱うテーマについて、どのようなことが言えるのかを考察し、結論を導出したもの

  • 5

    1.強いAIとは 2.弱いAIとは 3.汎用型AI 4.特化型AI

    人間のような自意識を持ち、人間と同様のち脳を実現し、人のように仕事を行うAI, 人間の知能の一部を代替し、知的処理を実現するAI, 特定の作業やタスクに限定せず、人間と同様かそれ以上の汎化能力を持つAI, 特定の決まった作業を遂行するAI

  • 6

    分析対象となる事業領域に複数存在する課題の中で中で、どれを取扱を絞り込む作業の事

    スコーピング

  • 7

    基本的な課題の枠組みで、開発や精算における品質マネジメントの指標

    品質, 価格, 納期

  • 8

    5フォース分析の競争要素

    新規参入者の脅威, 買い手の交渉力, 代替品の脅威, 売り手の交渉力, 業界内での競争

  • 9

    必要なデータにあたりをつけ、アクセスを確保できる条件

    問題を探索する上で、どのような仮説を検証すればいいのか理解できている, 仮説の検証に必要なデータにどのようなものがあるのかを洗い出すことができる, 洗い出したデータが入手・使用可能かを検証できる

  • 10

    データサイエンスをビジネスに適用するための基本

    ビジネス観点で仮説を持つこと

  • 11

    ビジネスの本来の目的。目標を達成するために、何が起きているのか、今後どのようなアクションをスべきなのかといった判断につなげる評価・改善活動

    モニタリング

  • 12

    プロジェクトにおけるステークホルダーや役割分担の把握

    受注元は発注先、パートナーカイshあなどと契約状態、利害関係、人間関係, プロジェクトの体制(命令式系統、個々のメンバーの役割と立場), プロジェクトをすすめる上で、関係性の不確実な部分、革新の部分

  • 13

    クラウド上でのプロジェクト管理、進行に関するツール、方法論の理解

    メールなどでのコニュニケーションにおける所作、情報共有、管理に関する一般的な知識, プロジェクト管理などのツールに関する基本的な理解と操作方法, 各ツールのアカウント、権限、セキュリティ等、進行管理や情報管理におけるリスク, バージョンや変更履歴の管理、命名規則、アクセス管理などのポイントと社内ガイドラインなどの参照先, 守秘に関わる情報をやり取りする場合の安全な方法(ファイル圧縮、パスワード管理、限定的な転送方法等)

  • 14

    スケジュール管理方法

    WBS(Work Breakdown Structure), ガントチャート, マインドマップ

  • 15

    悪評や風評によって企業評価が下がり、経営に支障をきたす危険性

    レピュテーションリスク

  • 16

    1.サービスの遅延や障害などの対処方法を契約書として記述する事 2.上記の略称

    サービス品質, SLA