🔥The 9th Round of Easy Loan, Earn $40 Reward is in progress❗️ ⏰ Promotion Period: January 15th - Feburary 15th, 2025 👉 Register now and check more details at gate.io/campaigns/358

自分としてもあまりSQLにこだわっているとかはなく、データを活用して意思決定できる組織を作っていく事が本当のゴールだと思っている。そのための手段としてデータを取得したり可視化したり仮説たてり、色々とやるべき事が多いけど、手段にとらわれず本来のあるべき姿に近づけるならなんでも良い。

社長が毎週日曜日にKPIのレポートを作るのは体制的に良いかどうかはあるものの、社長がその作業ができる状態というのはデータに強くて良いことだなと思う。 logmi.jp/business/artic…

SQLが人気ですね。自分の中ではSQLはプログラミング言語ではないと思ってますが。 ・雇用主が求める言語は「SQL」「Python」「Java」 japan.zdnet.com/article/352231…

生成AIだったり、ツールだったり日々データ分析環境も進化しているので、その時代にあった最適な手段を使っていけば良いだけの話。ただ、振り返るとSQLは随分昔から今でもデータの取得という観点で使われているので息の長いスキルだなとは思っている。その意味で覚えておくと便利なスキルの1つ。

起業もしたことなければセクハラもしたこともされたこともないけど、当事者じゃなくても起業とセクハラの問題は全く別問題というのは普通に考えればわかる話。セクハラに耐えられないなら起業向いてないとかの問題ではなく、ダメなものはダメで、誰でも起業できるような社会を目指すのが一番。

SQL学習に便利なツール。Web上で問題時ながら学習できるのが便利。 ・SQLの練習ができる学習サービス | SQLab sqlab.net ・SQLBolt - Learn SQL - Introduction to SQL sqlbolt.com ・Interactive Online SQL Course — SQL Academy sql-academy.org/en

データ活用における人の解釈をどこにおくかの違いはまさにそうで、『分析・可視化』と『機械学習・AI』は明確にステップがあると思ってる。 ・AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 tjo.hatenablog.com/entry/2024/08/…

データ活用する時にいきなりAIや機械学習を使った方法を考える人がいるけど、順番としてはまずは統計データを見たりデータの可視化をして人がデータを解釈するほうが先。これは明確に順番があると思っていて、人の解釈を飛ばしてAIや機械学習を使うのは良くない。

個人的には解雇規制緩和は賛成。これやると経営者側にメリットがあって従業員は解雇されるリスクが高くなるだけと言う人もいるけど全然そんなことないと思っている。流動性が高いからこそ社員の賃金を上げやすいので普通に真面目に働いてる人にとってもメリットあると思う。 nikkei.com/article/DGXZQO…

SQLでページが作れる『SQLpage』。その発想はなかったので面白い。 sql.datapage.app github.com/lovasoa/SQLpage

データ分析で使うツールやスキルとして個人的にはSQLが一番良いかなと思っているけど、これは良い悪いの問題ではなく、個人的にSQLが好きというのが大きいかもしれない。プログラミングほど複雑じゃないし慣れれば簡単でデータ取れるし自由度も高いので使いやすいのが個人的に良いなと思う。

今月もSQL勉強会開催します！今回のテーマは『ビジネスパーソンがSQLを学ぶべき3つの理由とおすすめのSQL学習方法』です。 個人でSQLを学ぶ際の学習方法なども話す予定なので、データ分析のためのSQLに興味ある方ぜひご参加ください！ techplay.jp/event/956409 sql.connpass.com/event/329891/

昨今のデータ分析環境においてSQLが書けるのと書けないのではツールの活用やデータの活用度合いが大きく変わってくる。少なくともテーブルなどのデータの構造だったりデータをどう扱えるかの知識があるだけでもだいぶ違う。

SQLでおすすめの本を少し整理してみた。自分が出した本はページ数も少なく内容もできる限り分かりやすく書いてるつもりなので、とりあえず最初に読む本としておすすめしたい。それ以外にもデータ分析で使うSQLを学べる素晴らしい本はたくさんあるので順番が大事。

生まれ持った属性で本人によって変えられないもので区別することが差別と言う人もいるけど、確かにそれによって不利益が出るなら差別だとは思うけど、逆に不利益がでないなら差別とは言えないと思ったりする。差が出る事に反応しすぎてプラスを消してゼロに合わせる方向は何か違うよなと思う。

ここに載せてあるデータ分析で使うSQLを学ぶ際のおすすめの本。 ■データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門 amazon.co.jp/dp/4297134438/ →データ分析でよく使う必要最小限の内容にまとめた本。まず最初に読む一冊としておすすめ ■10年戦えるデータ分析入門

データ分析失敗事例を見ていると、分析する前からやりたいことや主張が決まっているようなプロジェクトだと失敗しやすいなと改めて思う。データに関して客観的な解釈ができないと思い込みや都合のいい解釈で、結果的に悪い方向に進んでしまうのは良くあるなと思う。

SQLを書いてデータを取得する時にデータの確からしさを判断する必要があるけど、それはむしろビジネスサイドにいる人の方が判断しやすい場面は多い。普段からKPIなど色々な数値を見ている人の方が、何かの条件で数字出した時に大き過ぎないか、小さ過ぎないかなどの判断がしやすい。

SQLの学習方法としては基本的な構文を理解してから後はひたすら自分でSQL書いて実践で使うのが一番良い。なんでもそうだけど自分で使わないと覚えないので、自分でSQLを書いた量に比例して習熟度合いも伸びていくイメージ。

SQLやPythonやExcelを使ったデータ分析はあくまで手段で、本来の目的は『意思決定』すること。データ活用して意思決定するために必要な手段を取れば良いだけなので、必要以上に手段にとらわれる必要もない。