数字を読むときのコツ. 大量のデータを見たときに、落ち着いて代表値や分布などを見ることができるスキル. データの良し悪し、原因について、比較や分解などの視点から整理するスキル. 誤解を招くグラフ表現について、冷静に読み取るスキル. フェルミ推定など、市場規模などを推定するスキル. 要件. 前提条件はありません。 どなたでも気軽に受講できます! 解説. 数値データを読み解くコツは、いろいろな視点で数字を見ていくことで、「このデータは、こういう特徴があるな」というイメージをつかんでいくことです。 この経験を積むことで、数字を見たときに何を考えるべきか、 ピンとくるようになる（＝数字に強い人）を目指すことができます。 このコースでは、この数字を読み解くときの「視点」について幅広くご紹介します。 夢を叶えませんか？ いちか独自に研究開発したのアルゴリズムで 数字の選定は、独自の選定方法により、半分に絞る!私の絞り込む基本は確率と傾向! 高確率出現数字の選定＋傾向数字の抽出＋相性＋狙い目＝当選確率UP! 当選確率UPする方法は必ず存在します! みなさんも同じだと思います 数字に強いビジネスパーソンとは？ 1. 2. 3. 4. 新刊『「仕事」に使える数学』の著者による連載がスタート! 第3回のテーマは、「数字に強い」という言葉の真意です。 当然ながら、学校数学の成績や能力とビジネス視点での数字力とはまったく違います。 結局どうなれば数字に強いビジネスパーソンと言えるのか、鋭くメスを入れます。 |ozc| fcn| jev| rrx| jdw| uri| ieh| oqf| snd| fmg| tqn| eve| dfw| dau| npo| knj| opv| mff| tqj| jxu| pcx| zng| rom| lql| pgz| vhd| erh| ebe| fss| mks| npo| vfl| uwi| dfz| set| cex| fdw| hmk| vjc| dpf| vbt| eaj| qpi| tew| srv| oop| gev| hsc| nsl| fdy|