We've detected unusual activity from your computer network To continue, please click the box below to let us know you're not a robot. Why did this happen? Please make sure your browser supports JavaScript and cookies and that you are not blocking them from loading. For more information you can review our Terms of Service and Cookie Policy. Need Help? For inquiries related to this message please co
Globalization marches on. But the pace isn’t all that fast, and the overall level of global connectedness still hasn’t gotten back to its all-time peak of 2007. The overwhelming majority of commerce, investment, and other interactions still occur within — not between — nations. Justin Fox , a former editorial director of Harvard Business Review, is a columnist for Bloomberg View. He is the author
2012年最もセクシーな職業だと言われているデータサイエンティストについて。 今回はこちら Harvard Business Review (ハーバード・ビジネス・レビュー) 2013年 02月号 [雑誌] 出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/01/10メディア: 雑誌購入: 1人 クリック: 1回この商品を含むブログを見る Harvard Business Reviewからいくつか紹介と、 その考察について書いて行きたいと思います。 これまで何回かwebマーケティングについて書いて行きましたが、それを専門とする職業データサイエンティストに今注目が集まっているので上記の本を参考に色々見ていきます。 初めに言っておくと、データサイエンティストとしての素養はビジネスをやる上ではとても重要なことだと思っています。 その専門家ではなくとも、データをある程度解析できる。そんな能力が
昨今、企業と顧客が一緒になって価値をつくり出す「価値共創」が大きな注目を浴びている。なぜ、このような動きが加速しているのか。そこには「グッズ・ドミナント・ロジック」（G-Dロジック）から「サービス・ドミナント・ロジック」（S-Dロジック）への転換という、従来とは異なるサービス観に基づいて経済活動や経営論理を捉え直そうとする大きな議論の流れがあった。 本連載は「サービス・マネジメント」の第一人者である一橋大学大学院の藤川佳則准教授が、〈無印良品〉や〈ウェザーニューズ〉、〈KOMTRAX〉などの事例を交えながら、競争優位の源泉となる価値共創の論理をひも解いていく。また、近年話題の行動観察やビッグデータなど、顧客の無意識や暗黙知に迫る手法との関連についても考察する。全3回。 モノとサービスは競合し、協力し、融合しつつある 私の専門の一つに「サービス・マネジメント」という分野がある。 比較的若い学
We spend a lot of time in meetings, but we’re bad at making them effective. In a 2005 survey of Microsoft Office users, Microsoft, found that workers spend 5.6 hours each week in meetings — nearly a full work day. Another study from the London School of Economics found that CEOs are spending around 18 hours a week on meetings. Meetings are such a fixture in our work lives that we constantly hear t
はてなIDコールから突然Twitterにリプが飛んできたので、何かと思ったら以下の@shakezo_さんの記事で言及されていたのでした。 データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記 これがですねぇ、もうこれ以上ないくらい大変面白かった！ので是非とも紹介させていただきたく。ポイントとしては面白いだけでなく、実際にデータサイエンティストのレベル分けとしても大いに使えるところだと思ってます。 正直言って、どのレベル設定も非常～～～によく出来てます。僕の理解でかいつまんでまとめてみると、 レベル0：まだデータ分析してない レベル1：Excelなどでデータ分析の真似事を始めたばかり レベル2：RやSPSSで機械学習・統計学・データマイニングっぽいことが出来る レベル3：原理を知る必要が出てきてPRMLに手を出し始める レベル4：PRMLは大体読みこなせて、KDDとかICMLとかの論文
The hardest thing about B2B selling today is that customers don’t need you the way they used to. In recent decades sales reps have become adept at discovering customers’ needs and selling them “solutions”—generally, complex combinations of products and services. This worked because customers didn’t know how to solve their own problems, even though they often had a good understanding of what their
幸せな家族はどれもみな同じようにみえるが、不幸な家族にはそれぞれの不幸の形がある トルストイのアンナ・カレーニナの出だしである。トルストイ、いいこと言った。 さて、何が言いたいかというと、失敗の逆は成功ではない、ということなのであった。ダメなところを片っ端からつぶしたからといってすごくうまくいくわけではない。 なんでこんなことを思ったかというと、「若者はこういうことをしてはいけない」的ブログを読んで、「ああ、こういうアドバイスって本当に役に立たなかったなぁ」と思ったので。「何かをしてはいけない」ことがわかっても、だからといって「なにをしたらいいか」がわかる訳ではないのである。 冒頭のアンナ・カレーニナの一文は、家族のみならず「うまくいくこと」と「失敗」にも当てはまるのではなかろうか。つまり 「成功の形は似ているが、失敗の形はいろいろ」 なのだ。 失敗のパターンは無限にあるが、成功パターンは
Sheryl Kara Sandberg (born August 28, 1969)[2] is an American technology executive, philanthropist, and writer. Sandberg served as chief operating officer (COO) of Meta Platforms, a position from which she stepped down in August 2022.[3] She is also the founder of LeanIn.Org.[4] In 2008, she was made COO at Facebook, becoming the company's second-highest-ranking official.[5] In June 2012, she was
Description Statistics 110 (Introduction to Probability), taught at Harvard University by Joe Blitzstein in Fall 2011. Lecture videos, homework, review material, practice exams, and a large collection of practice problems with detailed solutions are provided. This course is an introduction to probability as a language and set of tools for understanding statistics, science, risk, and randomness. Th
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
