DIKW フレームワークでは、データから知恵まで、段階的に進みます。各ステップを経るごとに、ピラミッドの上層へと上がっていきます。
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
なぜデータリテラシーを身につけるべきなのでしょうか。この章では、データリテラシーが不可欠である理由、データから洞察を導く方法、そしてデータが意思決定にどう役立つかを学びます。
現在の演習
現代はデータがあふれていますが、自分が抱えている課題に合ったデータをどのように見つければよいのでしょうか。この章では、データソース、代表的なデータの種類、データの管理方法、そしてよくあるデータの問題への対処法を学びます。
この章では、必要な洞察を得るためのデータ分析について、より深く掘り下げます。記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析という4種類の分析手法を、いつ・どのように使うかを学びます。
最終章では、データから得た洞察を伝える方法を学びます。可視化とストーリーテリングを活用して説得力のあるデータストーリーを構築する方法と、効果的なコミュニケーションの 3 つの鍵を学びます。
