記述的分析は、これまでに何が起きたのかを把握し、主要なトレンドやパターンに関する洞察を提供します。
意思決定の専門家は、なぜ通常、処方的分析の「前に」記述的分析を行うのでしょうか。
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意思決定サイエンスの核心となる原則と、現代ビジネスにおける重要性を学びます。意思決定モデリングの基礎、問題の構図化（フレーミング）の手法、そしてデータドリブンな意思決定を取り巻く倫理的配慮について理解を深めます。
現在の演習
意思決定サイエンスのプロジェクトを効率的に進めるための実践的なスキルを身につけます。成功基準の定義、データソースの評価、品質チェック、関連する特徴量の選定、モデルの優先順位づけ、そして組織内にデータドリブンな文化を根づかせる方法を学びます。
マーケティング、ファイナンス、オペレーションなど多様な業界における意思決定サイエンスの活用例を探ります。データドリブンなインサイトをステークホルダーに伝えるコミュニケーション戦略を身につけ、データに基づく意思決定への合意形成を進めます。さらに、この分野の将来動向や最新の発展についても学びます。
