チケットをご覧いただきありがとうございます。

このチケットでは日常で起こる無機質をデータスクラップし統計学と知恵によってビジネスに立ち向かう方法を伝授します。

全く分からなくとも心配ご無用！↓
χ二乗検定・線形計画法・回帰分析・t検定・PPM？

これらは単なる分析の方法論です。
さらにこれらの分析手法はエクセルのアドオンであったりVBA/RそしてBIツールしいては新しい技術によって将来、ローコード化され、誰でも自在に伝える時代がやってきます。

まだ良くわからない？という方でも安心下さい。

要はビジネススキームの土台となるデータサイエンスを
気軽にゆる〜く、コーヒーショップを例にしながら紐解いていくことが
目的のチケットになっています。

■ 経験・実績・スキル
・13年以上海外でアクセラレーター経験があります。
・ダナンITパークのディベロッパーやIT会社の顧問を務めます。
・クロスボートヘッドハンターのSF顧問
・日本の自治体の海外サポート実績
・日本の大学のアトレプラナーシップサポートをして います
・RPAやBPOのIT開発経験
・日本発グローバルスタートアップで食品DX事業の立ち上げ/運営管理

企業のビジネスモデルの刷新に貢献してきたという大きな話ではなく
自分が出来る範囲で出来る仕事をコツコツ行うというスタイルで活動してます。

■ 提供できること
【売れるカフェと売れないカフェの違いをデータサイエンスによって解析します】

・2店の独立した実際のカフェをサンプリングしています。
（値段・席数・面積・中心部からの距離・隣接し限りなく同じ条件のカフェを選定）
A店は売り上げが5倍、対面にあるＢ店は売り上げが激減
原因の仮説を立てます。

ここで重要なのは複雑なロジックではなく、単純に自分が見て感じた
思いつく限りの原因をリストアップすることです。

データ解析のサプライヤーに一番欠けていることはなにか？
ビジネス上非常に大切な判断リソースであるデータサイエンスが何故浸透しない
のか理解できるかと思います。

・”コーヒが美味しい”　をデータ化
美味しいかどうかなんて人それぞれなので出来ないと思っていませんか？

当チケットでは美味しいという言葉を満足という言葉に変換し、
さらに満足が成立する為のパラメータを設定し解析ます。

本来　美味しい　がお店の売り上げに影響している事を実証するためには
最低3,000以上ものアンケートを取らなければなりません。

こちらのチケットでは10-20のアンケートのデータがどの何％の信頼値で適切
なのかお店します。

・隣接したカフェ同士の評価の差について

売れている店側の主張は「ブランドと低価格と味だ」と言う。
果たしてこれを鵜呑みにしていいのでしょうか？

統計学的な結論を先にいうと値段・ブランドには差異はなく、ゲームのしやすい環境と味が集客に繋がっている可能性が高い。
またゲーム環境がリピーターとの相関性もある可能性が高いと結論つけられる。
更にコロナ禍デリバリーサービスという外的要因も変化しました。

→この説明を行います
時間があればお天気とコーヒーの売り上げの相関関係やリピート率と市街中心からの距離の関係なども少し触れたいと思います。

母集団・標本・平均μ 分散σという概念などを利用します。またヒアリングが観測データの設定に重要な役割を果たす事が理解できるかと思います。

■ こんな人におすすめ
・海外や起業に興味を持っている方
・統計を学びたい方
・海外の市場に興味のある方

■ 当日の流れとスケジュール
1. 挨拶
2. コーヒーについての統計を
3. 個別の質問に回答
4. 解散

■ 調整可能な曜日・時間帯
・平日14時〜18時
・土曜日/日曜日 14時から18時

■ 購入にあたってのお願い
・当日のお申し込みはご遠慮願います。
・3日から1週間前後の余裕を持った日時でお申し込みください。
・購入申込時に第三希望まで日時をお知らせください。

■ よくある質問
Q. オンラインでのやり取りは可能ですか？
A. 可能です。Skype、Facebookメッセンジャーなどご希望の方法をご連絡ください。

Q. 延長した場合はどうなりますか？
A. 延長時間分を別途ご購入ください。