グロービス経営大学院
第一次産業革命、第二次産業革命が「資源を増やす」革命だったのに対し、第三次産業革命は、効率化することで「実質資源を増やす」方向に向かっています。Uber、Airbnb等のシェアビジネスは、その最たる例と言っていいでしょう。こんな時代に覇者となるのは、人々の日常から「複雑性」や「ストレス」を取り除くのに成功した企業。それらの企業が共通して持っているのは、全体を統合して効率化を図る「構想力」と、それを実装するためのスキル（ＩＴやデザイン）でしょう。
CHAPTER1 コンピュータ＋データの基本スキル
CHAPTER2 戦略・マーケティングの基本スキル
CHAPTER3 リーダーシップ・組織の基本スキル
☆テクノベート・シンキング
１．問題の定義
２．データの構造化
３．アルゴリズム化
４．実行（プログラミング、外部リソースの活用等）
どんなに面白いビジネスモデルを構想したところで、それをＩＴのサイドから支えるアルゴリズムが貧弱だと、決して勝てない時代
よいアルゴリズムはもっとも「計算量」が少ない
プログラミング言語の種類によらず、以下のポイントを押さえて期待通りに動く100％正しいプログラムを作成することが重要です。
（１）Definition：プログラムが動くにあたって初期設定を正しく定義すること（ウェブブラウザを起動するとあらかじめ登録しておいたホームページが表示されるなど）
（２）Correctness：計算の結果や処理の順番が正しいこと（電車の乗り換え案内サイトでは出発地と到着地、日時等の条件を入力して検索ボタンを押したら、出発地から到着地に至るまでの経路候補が指定した順番に表示されるなど）（３）Case Coverage：起こりうる状態の場合分けをすべて網羅し、抜け漏れがないようにすること（日本語で「東京」と入力しても「とうきょう」と入力しても「トウキョウ」と入力しても受け入れて正しく処理がなされるなど）
データをどう構造化するかによって検索スピードがまったく異なってくるのです。これも計算量に大きな影響を与えます
データ構造：「配列」「リスト」「ツリー」「グラフ」
ＩＴシステム構築の流れ
ステップ１：ＩＴを使って実現したいこと、コンピュータに考えてもらいたいことを考える（要件定義を行う）
ステップ２：１をアルゴリズムに落とす（仕様に落とす）
ステップ３：プログラミングをする（実装する）
ステップ４：実際に想定通りに動くかどうかテストする
ステップ５：使い始める
事業企画者自身がアルゴリズムを考えられる会社は強い
なぜ相関が大切なのでしょうか。それは因果関係を推し量るうえで、相関の有無が大事なヒントになるからです
説明変数が１つのものをとくに単回帰分析、複数のものを重回帰分析と呼びます
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