桜咲く4月こそ、新しいことを始めるチャンス。そこで受験2年目につい忘れがちな初心のド基本を、生成AIフル活用で、4/1からの新シリーズで振り返ります。

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【データドリブン入門】ふぞろい相関係数ρ=0.63はどこから眉唾 / データのファクトで仮説検証

ふぞ先輩が相関係数ρ=0.63などとうっかり自慢をすると、採点基準を200%変えられ今年も狙い撃たれる。9,000人がそうどよめくのは、AI時代はデータドリブンで勝敗が決まるためです。

Q
そこそこな文章量を事前に機械学習するChatGPTも、広い意味ではデータドリブン。そこでデータを持つ者⇔持たない者、活用できる人⇔できない人の違いを教えて?
A

データドリブンでは、データを活用して迅速な意思決定を行い、効果的にリソースを活用し、持続的な改善とイノベーションを推進します。それにはまずデータの保有、次に仮説をデザインするセンスで差が付きます。

迅速な意思決定

データドリブンのアプローチは、迅速な意思決定を可能にします。デジタル化により膨大なデータが生成され、それを分析することで迅速かつ客観的な情報を得ることができます。これにより、迅速な意思決定が可能となり、市場変化や競合状況に素早く対応することができます。

効果的なリソースの活用

同様に、限られたリソースを効果的に活用するための手段となります。データの分析を通じて、効率の低いプロセスやムダな活動を特定し、改善することができます。これにより、生産性の向上やコスト削減など、経済的な利益を得ることができます。

持続的な改善とイノベーション

データドリブンなアプローチはPDCAサイクル(Plan-Do-Check-Act)に基づいています。データの収集・分析を通じて仮説を立て、実施し、結果を評価し、必要な修正や改善を行うサイクルが繰り返されます。これにより、持続的な改善とイノベーションを推進することができます。

これは面白そう。具体的な進め方もGPTが紹介します。

データの収集と統合

データドリブンな取り組みには、適切なデータの収集と統合が重要です。内部データ(売上データ、顧客データなど)だけでなく、外部データ(市場調査データ、競合情報など)も活用しましょう。データを統合することで、より包括的な洞察を得ることができます。

データの分析と可視化

収集したデータを分析し、洞察を得るために適切な分析手法やツールを使用しましょう。データの可視化も重要であり、視覚的な表現によってデータを理解しやすくすることができます。

データに基づく実験と検証

仮説検証を重視し、データに基づいた実験やテストを行いましょう。新しいアイデアや施策を試して、データを収集し、結果を評価します。得られたデータをもとにPDCAサイクルを回し、持続的な改善を実現します。

【データドリブン入門】ふぞろい相関係数ρ=0.63はどこから眉唾 / データのファクトで仮説検証

こりゃふぞ16の発売前から、早くもゲームが加速。ではウチのターンではふぞろい15の得点データを使い、どこまで採用し、どこから眉唾かを下調べな。

ファクト❶長時間→スコア減 ❷〃→バラつき増 n=12
与件の読み書きばかり上達したベテ→①詰め詰め答案が嫌われスコアが年々低下。②すると別事例で70~80点取らないと受からず、③さらにリスキーなギャンブル答案狙いに!
ファクト❸相関係数ρ=0.23 ❹それでも±10点の範囲に
12人分の開示⇔ふぞ採点スコアがあれば当然相関係数を出すので、その結果は0.23。高い低いの議論ではなく±10点に収まるが、「事例Ⅱ」だけ開示スコアがやけに低い。(100字)
ファクト❺ ギャップ(端点)分析をすると?
12名×3事例=36枚を開示⇔ふぞ採点のスコア2軸で散布を作ると、最新ふぞ15ではP.160,172,176の「Ⅰ」高スコア答案を最初に見るべき。一方で「?」マークがつくのがP.164の自称デキた君。(100字)

今日のまとめ

採点係が立腹する自称相関係数ρ=0.63!
これは今年の採点基準激変は本気のガチに

①ふぞ先輩はベテになるほどスコアがバラつく
②ふぞ15の24枚分相関係数0.23から大幅改善に
③ふぞ高得点⇔協会低得点の答案が大注目に

Q
そこでギャップ(端点)分析し、ふぞろい16高得点→協会低得点、ふぞ低得点→協会高得点の再現答案に注目する。するとキーワード以外の加点減点基準の仮説が浮かぶね?
A

ただし当試験の採点基準は毎年変動=本番答案を回収してから変えるので、ふぞをうっかり信じた結果はショボン。そうでなく、キーワードを詰めるから減点され、キレイな国語を書くと加点です。

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