あなたは、パフォーマンスの追跡や目標設定などを目的としてユーザーデータを収集するフィットネスアプリを開発しています。また、アプリ改善のために定期的に顧客インタビューも実施する予定です。この開発にデータライフサイクルのフレームワークを適用しようとしています。
データライフサイクルを正しく適用するために、どのような点を考慮すべきでしょうか？
この演習はコースの一部です
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
データの世界に踏み込み、データの基本・種類・意思決定における重要性を学習しましょう。データ量が急速に拡大している背景も探りながら、データを新たな視点から考察します。
データの真の強みは、スマートな意思決定をすることにあります。このチャプターでは、DIKWフレームワークについて学習します。実世界の事例やケーススタディを通じて、意思決定におけるデータの役割を探っていきましょう。
最後の章では、データに関する複数のテーマを深堀りします。まずデータ倫理とデータプライバシーについて取り上げ、次にデータライフサイクルの枠組みを学習し、最後によくあるデータの誤りへの対処法を解説します。
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