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データ分析ってこうやるんだ! 実況講義 身近な統計数字の読み方・使い方/吉本 佳生  

■どんな本?
- 本書そでより -
大量の統計数字が集まるビッグデータ時代の今だからこそ、ビジネス上のデータ分析の多くで求められるのは、膨大なデータからシンプルな特徴をみつけ出す、という読解力です。
それは、統計学を駆使した複雑な分析に頼ることなく、誰でも身につけて使える技術です。

- 本書目次より -
はじめに ケータイ会社が学生のいる家族を優遇するのはなぜか?
第1講 テレビと旅行に関するインターネット調査が役立たずなのはなぜか? ~ビッグデータ&統計学ブームの危険性
第2講 米よりパンのほうがインフレ予想に影響が大きいのはなぜか? ~折れ線グラフを読むときの基本
第3講 高学歴のほうが若者の失業率は高いのか? ~細かく分けたデータをみるべきとき、みてはいけないとき
第4講 就職難なのに、大学生の就職率が90%超と高いのはなぜか? ~錯覚を起こしやすいグラフより表分析を優先
第5講 多機能な家電のほうが値下がりしやすいのはなぜか? ~複数のデータから共通性をみつけるコツ
第6講 分散投資のために特定業種の株を買うべきなのはなぜか? ~相関係数の意味と活用法
第7講 日本の格差は本当に拡大しているのか? ~凝った計算で求めた統計データの疑い方
第8講 若者の免許離れは本当に起きているのか? ~ミクロとマクロのデータを組み合わせた分析
おわりに 数字でコミュニケーションを!

■読んでみてどうだった?
- Goodポイント -
データ分析について実際に筆者が行ったことが解説されており、それを追体験することで知識を得ることができる。
データの読み解き方について詳しく解説されているのが本書の良いポイント。

自分がデータ分析をする場合、他の人が作った分析結果を見る場合、どちらでもデータの読み解き方を理解しているか重要なため、そのための知識を得られるのは大きい。
身近な色々なケースで分析を行っているため、内容も取っ付きやすい。

- Badポイント -
データの読み解き方がメインのため、データ分析の方法について学習するためにはあまり役立たない。
分析の手法について知りたい人には向いていない。

■オススメ度
★★★☆☆

↓出版社や価格、他の方のレビューをこちらから確認できます。

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category: データ分析

thread: 読んだ本の紹介

janre: 本・雑誌

tb: 0   cm: 0

問題解決のためのデータ分析/齋藤 健太  

■どんな本?
「新入社員からマネージャーに至るまで、ビジネスに絶対必要な問題解決と業績を伸ばす実践的なデータ分析を徹底解説。問題解決力、仮説の抽出、データ集め、分析、新商品の開発まで、知識ゼロからデータ分析が簡単にわかる! 」
-本書そでより

データ分析にはじめて取り組む方、あらためて基礎から学びたいという方、データ分析について特に意識していなかった方、データ分析を必要ないと思っている方を対象とした一冊。

全6章の構成で、実例に近いケースを使って解説している。

Chapter0 今、求められているデータ分析
Chapter1 データ分析は課題の見極めが9割
Chapter2 課題や仮設を洗い出すための考え方
Chapter3 データ分析の質が決まるデータ収集
Chapter4 データ分析の進め方で精度が大きく変わる
Chapter5 目的に沿ったデータ分析の方法
Chapter6 データ分析で必要なエクセルスキルは3つ!

■読んでみてどうだった?
Chapter1~Chapter4でデータ分析の手法や考え方を解説。
Chapter5で筆者が実際にコンサルティングをした事例をもとに解説している。

Chapter1~Chapter4部分は基本とも言える部分で、他のデータ分析を取り扱っている本とも共通した内容がある。
本書は初心者を対象とした本であるようだが、その割には文書が固くとっつきにくい印象を受けた。
データ分析についてこれから勉強をする方はこの本から開始するのはお勧めしない。

Chapter5は事例に基づいたデータ分析であり、課題を見極めるところから実際に分析を行って結果を出すところまでが解説されている。
このChapter5が本書の肝になる部分であり、Chapter5だけでChapter1~Chapter4を合計したくらいのページ数を使っている。
実際に筆者がコンサルティングした事例・データに近いものを使っているため、現場でのデータ分析の一連の流れを知ることができることがありがたい。

データ分析を使ったコンサルティングの学習をしたい方、データ分析の一連の流れを知りたい方にお勧めです。

■オススメ度
★★☆☆☆


category: データ分析

thread: 読んだ本の紹介

janre: 本・雑誌

tb: 0   cm: 0

データ分析できない社員はいらない/平井 明夫・石飛 朋哉  

■どんな本?
「データとハサミは使いよう。あらゆる数字を使って、あなたや会社の課題をあぶり出す。業績アップへの道筋が一目でわかる32の分析手法。」
本書帯より

会社にとってデータ分析の重要性が増してきているが、現実には分析がうまくいている会社といっていない会社がある。
そのため本書ではすぐに会社の中で使えること、実践的であることを意識して作られている。

全6章、32の手法について解説している。
データ分析の目的を知ることから始まり、売り上げを増やすため、コストを減らすため、在庫を最適化するため、
利益を管理するため、部門ごとの業務のため、とケースごとにデータ分析の手法を紹介している。

■読んでみてどうだった?
ビジネスシーンごとに使えるデータ分析の手法を紹介。
手法1つ1つで内容が完結しているため、最初から最後までを順番に読み進めなくても、
自分に必要な部分、興味のある部分だけを読んでも良い。

データ分析の手法の辞書・教科書といった印象を受けた。
ストーリーなどがある訳ではないため、純粋に手法を学ぶための本。

データ分析について知識のある人が、場面や目的に応じた手法を見つけるのには良いと思うが、
データ分析そのものをこれから知っていこうという人にはミスマッチ。

データ分析の手法を多く知りたい人、ケースごとに使える手法を知りたい人にお勧めです。

■オススメ度
★★☆☆☆


category: データ分析

thread: 読んだ本の紹介

janre: 本・雑誌

tb: 0   cm: 0

統計学が最強の学問である/西内 啓  

■どんな本?
統計学の歴史や現代における活用方法などが書かれている。
人類の発展に活用され、今なおITとの結びつきから「ビックデータ」の処理として重宝されていることがわかる一冊。

統計学がなぜ最強の学問なのか?
その答えとして、データ分析によって得られるものや、分析を行うことの意味などを解説。
また、具体的な分析の考え方についても詳細に記している。

■読んでみてどうだった?
まず本のタイトルからしてかなり挑発的な印象を受ける。
「最強」と言い切ってしまうことに興味を引かれた。

本書ではデータ分析がこれまでも、これからも私たちの生活を豊かにするものであることが書かれている。

現代はなにをするにしても根拠となるエビデンスが必要になる。
より効率のよい回答だったり、限りなく正しい答えを求めるためにはデータ分析を行って数値による客観的な証明が必要である。

統計学によるデータ分析の考え方を持っているだけで、現代のデータ社会を生き抜くうえで、周りより一歩先に行くことができる。
だからこそ「最強」なのだろう。

本書は前半の方に統計学を使った事例などが並び、後半の方になると統計学の考え方などが並ぶ。
前半は比較的読みやすかったが、後半は身近では無い言葉が飛び交うため、難易度は高くなる。
私個人の実感としては、後半部分を理解するためには何度も繰り返し読み込む必要がある。

統計学を使ったデータ分析を学びたい人、統計学はそもそもどのような場面で活用できるのか知りたい人にお勧めです。

■オススメ度
★★★☆☆


category: データ分析

thread: 読んだ本の紹介

janre: 本・雑誌

tb: 0   cm: 0

「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本/柏木 吉基  

■どんな本?
タイトルの通り、データ分析や統計分析の手法について解説された本。

データを分析する方法だけが書かれているのでは無く、分析対象とするデータを集める際のポイント、
集めたデータを効果的に見せる提案(プレゼン)するポイントにも触れている。

利益を出すためのデータ、リスクを見積もるためのデータ、今後の展望を予測するためのデータ等々
ビジネスの現場で必要なデータの分析について書かれている。

全6章からなる構成で、各章の最初には新人会社員のA君が上司にアドバイスをもらいながら
データ分析に取り組む様子が描かれており、その章で勉強することがわかるようになっている。

分析の難しい計算など自分で行う必要は無く、Excelを使った簡単な手法が書かれているため、
数字が苦手な人にとってもハードルは低い。

■読んでみてどうだった?
タイトルからして心にグサッとくる。
「それ、根拠あるの?」「それ、なんの意味があるの?」「なにを伝えたいのかわからない」
こんな言葉を上司から言われたことがあるのは私だけでは無いと思う。

仕事をしていれば多かれ少なかれ数字には触れる。
上司やお客さんに求められたデータや数値をそれらしく見えるように加工してして出す。
そうすると上のような言葉を貰う。

これまでデータ分析を行うときは数字とにらめっこして、なにか分からないか?と悩むところから始めていた。
本書を読んで、データ分析作業にも流れがあることを知った。
その流れは以下。

目的をはっきりさせる → 仮説を立てる → データに手法を用いて分析をする

流れにしたがって作業を行った方が効率が良いことがわかった。
また、この流れで行うことの利点は目的がしっかりすることでもある。

データ分析を行っても、望んだ結果が出ないこともある。
その時には仮説やデータや手法を見直すのだが、目的は変わらない。
目的がブレてしまうと、なんのための分析をしているのかわからなくなってしまうからだ。
困ったら目的に立ち返る。これがシンプルだけど大切なこと。

私は気がつくと分析をすること自体が目的になっていたり、分析をしたという行動や過程に満足してしまうため、
気をつけなくてはいけないと感じた。

上司から「それ、根拠あるの?」と言われたことのある人や、データ分析を勉強したいという人にお勧めです。

■オススメ度
★★★★★


category: データ分析

thread: 読んだ本の紹介

janre: 本・雑誌

tb: 0   cm: 1

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