【説明できる数理統計】意思決定に失敗しないデータ分析・検証設計相談／学習伴走

本プランの概要

本プランでは、京都大学数学科卒×統計検定1級×日本アクチュアリー会研究会員のデータサイエンティストが、**数理統計学・確率論に基づき「意思決定してよい分析かどうか」を判断するためのレビューおよび相談を行います。

お客様からお預かりしたデータ分析・検証設計について

• 前提条件は満たされているか
• 手法選択は妥当か
• 結果の解釈は合理的か

を体系的に確認し、意思決定に使える分析かどうか（OK/NG/条件付きOK）を明確にします。

データを根拠として、どこまで判断してよいのかを数理的に整理し、他人に対して説明できるデータ分析・検証設計を目指します。

また、月額コースでは、データ分析・検証設計を「意思決定に使える」レベルにするためのレビューと学習伴走を行います。単なる添削ではなく、なぜその結論が言える（言えない）のかを数学的にご説明し、お客様が同種の課題に自力で再現できる状態に至ることを目指します。

本プランの強み

PythonやSQL等で分析結果を出すこと自体は、豊富な教材の登場やAIの進歩により、初心者にも取り組みやすくなっています。
しかし、その分析を第三者に説明できる水準で、根拠として成立しているものにする作業は、依然として格段に簡易度が高いです。

本プランでは、

• この結果を根拠に意思決定して本当に問題ないのか
• 統計検定やモデル選択の前提条件が曖昧ではないか
• A/Bテストや効果検証の設計に論理的な抜け漏れがないか
• 上司・クライアントに数理的に説明できる状態か

といった 実務上の悩みを解消し、
「雰囲気」や慣習に頼らない、正確で説明責任を果たせる統計分析を実現します。

本プランで扱う内容（例）

• 仮説設定・指標設計の妥当性チェック
• 統計検定・推定手法の選択レビュー
• 「やってはいけない分析」の指摘と修正
• 時系列分析・予測モデルの前提条件確認
• Python / R コードの数理的妥当性レビュー
• 分析結果を意思決定に落とすための説明整理

対象となる方

• データ分析を業務判断に使う立場の方
• マーケター、事業責任者、コンサルタント
• 統計をブラックボックスにしたくない方
• 分析結果の正当性を説明する必要がある方

※ 中上級者向けのサービスです。
※ 「なぜその分析が正しいと言えるのか」を説明できることを重視する方向けのプランです。