NDBDは「No Data But Data」の略で、データがない状態でもデータを扱うことを指します。具体的には、情報が不足している場合でも、他の関連情報や推測を基に意思決定を行うことを意味します。以下のポイントで理解を深めましょう。 背景: データ分析やビジネスの現場では、常に完全なデータが揃っているわけではありません。そのため、限られた情報をもとに判断する必要があります。 活用例: マーケティング戦略を立てる際に、過去のデータが不足している場合でも、トレンドや競合の動向を参考にすることがNDBDの一例です。 注意点: 不完全なデータに基づく判断はリスクを伴うため、可能な限り多くの情報を集める努力が重要です。 このように、NDBDはデータの扱い方における柔軟性を示す概念です。