Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
florets1
June 17, 2025
Education
480
4
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
June 17, 2025
More Decks by florets1
See All by florets1
データ分析をはじめよう/lets_start_data_analysis
florets1
2
1k
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
740
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
87
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
160
人工知能はクロスジョインでできている/AI_Is_Built_on_Cross_Joins
florets1
0
110
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
490
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
7
2.5k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
490
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
320
Other Decks in Education
See All in Education
生成AIを授業の相棒にするデータサイエンス入門(「デジタル✕探究」イノベーターズフォーラム テクニカルセッション講演資料)
datascientistsociety
PRO
0
280
Design Guidelines and Principles - Lecture 7 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
0
3.1k
生成AI時代のエンジニア育成について考えてみた
akasan
0
140
SL AMIGOS 教育格差と私たちの取り組み - スリランカの支援学校への支援プロジェクト:リシンドゥ リオ 氏 (別府溝部学園短期大学 ビジネス観光コース 留学生):2720 Japan O.K. ロータリーEクラブ2026年4月6日卓話
2720japanoke
0
610
Catecismo 26 #2 - Do Credo; Introdução ao 1º artigo
cm_manaus
0
120
LinkedIn
matleenalaakso
0
4.2k
Soluciones al examen de Geografía 2026. JUNIO (Convocatoria Ordinaria)
juanmartin2026
0
1.5k
2026年度春学期 統計学 第5回 分布をまとめるー記述統計量(平均・分散など) (2026. 5. 7)
akiraasano
PRO
0
140
【セーフィー】テクニカルライティング&コミュニケーション実践講座(26新卒エンジニア向け研修資料)
ymzaki_m4
0
200
Padlet opetuksessa
matleenalaakso
12
15k
Protecting Patrons with Digital Vendors
dsalo
0
190
吉祥寺.pmは1つじゃない — 複数イベント並走運営の12年 —
magnolia
0
1.3k
Featured
See All Featured
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
150
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.6k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
230
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
41
2.6k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Design in an AI World
tapps
1
230
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
690
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
330
Transcript
1 2025.06.21 Tokyo.R #118 仮説の取扱説明書
2 はじめに • ビジネスの現場で多用される「仮説」 • それ、本当に「仮説」ですか?
3 仮説とは • まだ検証されていない前提的な考え • データによって真偽を確かめる対象 ポイント 仮説は「データを見る前に立てる」もの
4 よくある誤用① データを見ながら仮説を立てました 例: 売上が4月から伸びた→ 「春のキャンペーンが効いたのでは?」という仮説 これは「仮説」ではなく、後付けの「説明」
5 よくある誤用② データ駆動で仮説に基づいて意思決定 データ駆動:データから出発し、仮説に依存しない 仮説駆動:先に仮説を立て、データで検証 「データ駆動で仮説に基づいて…」は矛盾を含む言い回し
6 正しい仮説の扱い方 • 仮説を立てるのは「データを見る前」 • 仮説は「検証される前提」で立てる • データで仮説の真偽を確かめる
7 補足 1. データAを見る 2. 現象に気づき、仮説Bを立てる 3. データBを新たに取得して仮説を検証 →「後だし」ではなく、「次の検証へ」進むのはOK
8 仮説を立てることが目的? なぜ仮説を立てるのか? →意思決定や未知の検証のため 既存データから合理的な説明ができるなら、無理に 仮説検証にこだわらなくてもよくないですか?
9 自問してみよう • 「これは本当に検証すべき仮説か?」 • 「説明や観察ではダメなのか?」 問いを明確にし、適した方法を選ぼう
10 言葉の正確さが思考を鍛える • 言葉の誤用を減らすと認識のズレが減る • 正しい言葉遣いは、思考の正確さにつながる 「それ、本当に仮説ですか?」 この問いを忘れずに分析に向き合いましょう