コース概要
データドリブンプロダクトマネジメントコースは、数値とデータに基づいた意思決定を行うために必要なスキルと知識を体系的に学習するプログラムです。実際のデータを使用した分析演習を通じて、現場での実践力を身につけます。
実験フレームワーク設計
A/Bテストの設計から統計的有意性の判定まで、科学的なアプローチを習得します。
分析ツールとSQL活用
プロダクト分析ツールの効果的な活用方法とSQLによるデータ抽出技法を学習します。
ユーザー行動分析
コホート分析、ファネル分析による行動パターンの理解と成長戦略立案を学びます。
習得スキル
期待できる成果
データドリブンアプローチにより、より精度の高いプロダクト意思決定と成果測定が可能になります。
実験設計能力
A/Bテストやマルチバリエートテストの設計から結果分析まで、科学的根拠に基づいた意思決定を行えるようになります。
データ分析スキル
SQLを使用したデータ抽出から高度な分析ツールの活用まで、実践的なデータ分析技法を習得します。
指標設計と運用
プロダクトの成功を測定するための適切な指標設計と、継続的なモニタリング体制の構築を学びます。
活用ツールと技法
業界標準の分析ツールと統計手法を実践的に学習し、データドリブンな意思決定基盤を構築します。
分析プラットフォーム
Googleアナリティクス
ウェブプロダクトの詳細な分析とコンバージョン最適化
Mixpanel / Amplitude
プロダクト分析専用ツールによるユーザー行動追跡
SQLクエリ最適化
効率的なデータ抽出と集計処理の技法
統計・実験手法
A/Bテスト設計
統計的に有意な実験設計と結果解釈の手法
コホート分析
時系列でのユーザー行動変化の追跡分析
ファネル最適化
コンバージョンパスの分析と改善施策立案
データ品質とプライバシー基準
データ活用における倫理的配慮と品質保証のベストプラクティスを学習します。
データプライバシー保護
GDPR、個人情報保護法などの法規制に準拠したデータ取扱いの原則と実践方法を学習します。
- • 匿名化処理の技法
- • 同意取得プロセス
- • データ保持期間管理
データ品質管理
正確で信頼性の高い分析を行うためのデータクリーニングと品質チェックのプロセスを習得します。
- • データ整合性チェック
- • 異常値検出と処理
- • データ収集精度向上
統計的信頼性
バイアス回避、サンプルサイズ設計、信頼区間など、統計的に妥当な分析手法を学習します。
- • 選択バイアス対策
- • 有意水準設定
- • 効果量計算
コース対象者
データドリブンプロダクトマネジメントコースは、分析力を強化したい中級者向けのプログラムです。
推奨対象者
経験豊富なプロダクトマネージャー
データ分析スキルを向上させ、より戦略的な意思決定を行いたい実務経験者
データアナリスト・マーケター
プロダクト分析に特化したスキルを身につけたいデータ専門職の方
スタートアップ創業者・幹部
成長戦略立案に必要なデータ活用スキルを習得したいリーダー層
学習前提条件
プロダクトマネジメント経験
2年以上のプロダクト関連業務経験または基礎コース修了
基本的な数学・統計知識
高校数学レベルの統計と確率の理解
分析ツール基礎知識
Excel/スプレッドシートでの基本的なデータ処理経験
学習時間
週12-18時間の学習時間を確保できる方
学習進捗と成果測定
定量的な指標により学習効果を測定し、データ分析スキルの向上を確認します。
スキル評価指標
実験設計精度
0-100点A/Bテスト設計の統計的妥当性と実装可能性を評価
分析レポート品質
S-D評価データ解釈の正確性とビジネス示唆の質を総合評価
ツール活用度
初級-上級SQL、分析ツールの実践的な活用スキルレベル
評価スケジュール
5週目 - SQL・基礎分析
データ抽出と基本的な分析手法の習得評価
10週目 - 実験設計
A/Bテスト設計と統計分析スキルの実践評価
14週目 - 総合プロジェクト
実データを用いた総合的な分析プロジェクト発表
データで駆動される
プロダクト意思決定
統計的根拠と実践的な分析手法で、プロダクトの成功確率を大幅に向上させませんか。