データ・統計分析ができる本

  • 848人登録
  • 3.77評価
    • (35)
    • (59)
    • (43)
    • (7)
    • (4)
  • 72レビュー
著者 : 柏木吉基
  • 日本実業出版社 (2013年5月11日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (206ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784534050724

この本を読んでいる人は、こんな本も本棚に登録しています。

有効な左矢印 無効な左矢印
デール カーネギ...
ジェームス W....
三浦 しをん
ロバート キヨサ...
クリス・アンダー...
有効な右矢印 無効な右矢印

データ・統計分析ができる本の感想・レビュー・書評

  • 新規市場開拓に向けて分析を重ねプレゼンテーションに臨む、というストーリーで分析のイロハを解説する実務家によるビジネス本。初学者でもわかりやすい文章で、なおかつExcelを使った具体的な手法を紹介しているので理解しやすい。また分析は過程に過ぎず結果をどう伝えるか、という点を重んじ一章を割いていて、それが全体的な説得力を増している。職場に置いておきたい一冊。

  • ・最初に仮説を立てる。
    ・答えが見えないときは、進むべき方向を仮で決め、その方向に進むために必要なデータを分析してから、仮説だてる

  • データの集め方やその使い方、データを使った分析方法や効果的なデータの見せ方を紹介している。

    具体的行動
    ・分析と資料作りを分けて行う
     └エクセルでの分析がすべて終了してからパワーポイントで資料を作成する
    ・確証バイアスを防ぐために、仮説を立てたらOJTに「この仮説を元に分析を進めていいか」を相談する

  • インプット
    目的⇒仮説⇒手段
    外れ値を考えて処理をする
    └認識していることが重要
    平均値(中央値)でバラバラのデータをまとめる
    └標準偏差値を利用
    全体像を把握するためにヒストグラムでバラつきを可視化する
    相関係数をもちいて成功要因を特定する

    行動内容
    分析することと伝えることは違う
    相手に何を知ってほしいのか
    自分はこの結果を元に相手にどうしてほしいのか
    を基に分析する

  • これまで読んだ分析本の復習になった。
    若干伝えたいことがまどろっこしい気もしたが、まとまっていてので、良い復習になった。

  • ・ ラフな分析であたりをつける「仮説構築のための分析」と詳しい分析でロジックを固める「仮説検証のための分析」
    ・ 中央値(median)と平均値を比べることで外れ値がわかる
    ・ 相関を扱う際にデータの組み合わせの妥当性も考える。たとえばCMで高価格のものを売るなら検討期間もあるので効果が出るのは1か月先かもしれない
    ・ 「相関」を実務で有効に使いたい時の「キーワード」は「目的と結びつきが強いものを探すことが効果的なソリューション」
    ・ 回帰式が使えるかどうかはR-2乗値「0.5」以上がひとつの目安

  • ストーリー仕立てで統計の基礎的な概要がかなりまとまっていて理解しやすい。相関・回帰分析あたりはかなり整理された。

  • データ分析の進め方、考え方を簡単に書いている本。
    Excelで表現出来ることでもやれることはたくさんある
    ということを改めて教えてくれます。

    とはいえ、分析の進め方については、
    ビッグデータ・スモールデータ共に変わらないので、
    本書で進め方の概要を理解出来ると思っています。
    色々あるけど、結局は難しい内容だと相手に伝わらない
    というのがデータ分析あるあるだなあと読んでて思った。

    【勉強になったこと】
    ・何気に仮説作り前も分析が必要なこともある。
     そういった意味では何を目的とした分析なのかを
     しっかり抑えたうえで分析を進める必要がある。
      ①効果的、効率的な仮説作りのための分析
      ②仮説を検証するための分析
     どちらの分析をやるかによって、どれくらい精緻な情報や
     結果が必要となってくるのかも変わるし、かける時間も
     全く異なる。

    ・標準偏差を使うことで値のバラツキ度合いを理解出来る。
     これにより、今回取り扱うデータが安定的なのか、
     不安定なのかが把握出来る。
     全体を把握するという意味では、平均や中央値だけでなく、
     標準偏差についても調査しておくべき。

    ・標準偏差を比較するときの比較対象となるもの
     ①同じ規模同士の比較
     ②時系列による比較(現在と過去)
     ③ユーザーに依存するならユーザーごとの比較

    ・ビジネス上標準偏差を使うケース
     ①平均に隠されたデータのバラツキを見たい・見せたい
     ②データの統一感、バラバラ感を知りたい
     ③データの値がバラバラなことを伝えたい

    ・分析した結果を鵜呑みにするのは危険。
     そもそものアプローチが正しかったのか、
     データにグルーピング出来る特徴が見れないか、
     と常に疑ってかかる姿勢が重要。

    ・どの要素が影響強く現れているかを把握するには、
     相関を見るのが手っ取り早い。

    ・単回帰分析のほうが相手にとって伝わりやすいが、
     現実的には単回帰で表現出来る事象は少ない。
     ただ、だからといって重回帰分析を採用すると、
     今度は相手に伝わりにくくなってしまう。
     結局のところ、伝わらなければその分析は意味がない。

    ・回帰分析の大前提は「過去と同じことが今後も起きる」
     なので、なんらかのイベントが発生して変わった場合は、
     その前後で回帰分析をかけて傾向を見るのが正しい。
     →そういった意味で、何か傾向が変わったというポイントを
      出来るだけ早く見つけることが重要。

    ・分析したことに満足してしまって、
     やったことを全部見せたいと思わないこと。
     あくまで相手にとって必要な情報は何なのか、
     相手の立ち場を考慮して分析結果を取捨選択すべき。

    ・分析する行為と分析した結果を伝えることは、
     求められるスキルが全く異なる。
     その意味でデータ分析者には両方の資質が求められる。

  • 定量的な統計的分析の方法と注意点を分かりやすく書いた本です。Excelの関数ものっており、非常に実践的な内容となっております。今まで統計の本はいくつか読みましたが、最初にこれを読んでおけばよかったです。。

    ほとんどの職場では、単回帰まで押さえておけば十分と筆者は言っていますが、単回帰どころか平均ぐらいしか使っていない職場は多いのではないでしょうか。統計は使い方次第で強力な武器になる為、実際の使い方をイメージしながら、その概要を教えてくれる本書は非常に優れた入門書だと思います。

  • 統計に関する本は何冊か読んできて基礎知識はあるつもりでいたが、この本はわかりやすく説明されていて、いままであいまいだった点もすっきりと理解できた。

    「散布図」を利用して「外れ値」に注意して、分析対象とするか否かを判断する、平均は真ん中にあるとは限らない、平均の周りに最も多くのデータが存在するとは限らないなどは、図解されていて非常にわかりやすかった。

    標準偏差や相関関数についてもExcelの使い方も説明されており、どのようなケースの分析に役立つかが解説され、実際に自分の仕事でのケースと比較しながら読むことができたので、今後に生かせる内容の本であった。

  • データ分析って何を目的に、実際どんなことやるの?が分かりやすく解説されている。初心者向け。
    (平均、中央値、標準偏差、ヒストグラム、相関分析、単回帰分析などが登場する)

    改善点はもっと事例があると有難い。作り話ではなく、実際のエピソード。

  • データ分析を行う上でのポイントと、ツール毎の活用ポイントがよくまとまった一冊。

  • 何らかのデータや数字を取り扱う人は目を通しておいたほうが良いと思う。

    相関の有無など、すぐに使えるものもある。おすすめ。

  • 相関分析とか単回帰分析とか統計に興味を持ったら入口におすすめな本

  • 商社の若手が新事業を作るため、分析を使って説得力をつけていくという設定。

  • ・分析をするための発想とコツ
    ・分析手法
    ・結果の伝え方、見せ方

    上記3つの観点が分かりやすくて実際に仕事でつかえそうだったのですごく為になった

    読書メモ================

    【発想とコツ】
     ■分析とは
      ・仮説を確認(検証)すること

     ■仮説が必要な3つの理由
      ①無駄な分析をさけることができる
       何を調べるかが明確だとそのためにどのデータが必要でどの手法を使えばよいかについてのブレが減る

      ②分析の目的が明確になる
       「何をしりたくて調べていたのだっけ?」と本来の目的を忘れ「分析結果を出すこと」だけを追いかけてしまう状態をさけることができる  
      
      ③大局的な視点でストーリーが作りやすい
       仮説は目的を達成するための要素である。
       その複数の仮説(要素)に対する分析結果を組合わせることで、目的に対する多面的、大局的な視点を持つことができ、より説得力のある答えを引き出すことに繋がる
      
     ■仮説アプローチの罠
      ①見えない課題を見逃すリスクがある
       最初から課題ありきで始まる場合、もし同じデータにより重要な情報が埋まっていた場合それを見逃す可能性がある
       
      ・仮説アプローチの対極にある「網羅的アプローチ」
       目的や課題を限定せずに片っ端から網羅的に分析にかけること
       「大きな仮説がとくにない」というときに使える
       労力がかかるが想定しない発見に出会う可能性を秘めている

      ②バイアスのリスク
       「仮説」は、検証前の「思いつき」でしかないため、
       その仮説が、個人の主観にある程度頼らざるを得ない限り、その人の思い込みやバイアスに左右されるリスクは避けられない。
       いくら分析テクニックを身につけようが仮説作りに失敗してしまうと、集めるべきテータや分析手法が最適でなくなりアウトプットの質が下がる

     ■仮説を効果的にたてる為のポイント
      ①モレなくダブりなく(MECE)
       仮説を立てる範囲に抜けがあれば大事な視点を見逃す可能性がある
       またダブりがあると無駄な分析につながる
       最初の段階でこれらのリスクをできるだけつぶしておくことが大事
       
      ②現状の制約条件にとらわれない
       手元にデータがない、今まで調べたことがない社内に知見を持った人がいないなどの理由から、それらに関わる仮説を最初から排除してはいけない
       そこに大事な発見がある可能性があるため

      ③複数の仮説を立ててみる
       問題の原因や、機会の存在は1つとは限らない。
       何かしらのストーリーやロジックをもって相手を説得する場合にも1つの根拠だけに頼るよりも、複数の切り口からお互いの仮説を保管し合う主張のほうがより強いメッセージとなる

      ④最初から100点を狙わない
       最初からある程度本質をついた仮説のほうがより効率的に答えにたどり着くことは事実
       しかしそれにこだわると発想も広がらず思い込みが入りやすくなる
       「仮説は完璧でなくてこも良い」ということを常に念頭において置く

     ■「仮説構築のための分析」と「仮説検証のための分析」
      限られた時間では仮説のあたりを付ける精度を上げて分析をより効率的にすすめる必要がある
      そのようなときにも「分析」が活躍する 
      ラフな分析を短時間で行い、その結果を見て深堀すべきポイント、仮説の優先度を見極めることができれば分析作業全体の効率が上がる
      例)お店ページのSEO順位をあげるための問題をみつけたい
       ・ある都道府県に問題があるのでは 
       ・投稿数が多いと少ないで問題があるのでは
       ・あるジャンルで問題があるのでは?
       ・お店名のパターンによって問題があるのでは?

      上記のよう... 続きを読む

  • 著者は日産勤務の現役の方なので、学問としての統計でなく、ビジネスにおける実用的な活用を重視しており、非常に読みやすく、納得しやすい。

    事業会社の人でもこのようなスキルを身に着けるわけだから、コンサルティングを提供する立場としても当たり前のように習得していないとね。

  • ネットで紹介されていたがイージーすぎた。

  • ビジネス統計入門書としては最適な一冊。必要最小限の統計学の内容に抑え、その上でビジネスに使用する際に心がけるべき事が書かれていて良書であった。

  • 分かりやすく統計を紹介した本。

  • 非常に分かりやすく、実践的。あとは、データをどうやって集めるかのノウハウがほしい…

全72件中 1 - 25件を表示

柏木吉基の作品一覧

柏木吉基の作品ランキング・新刊情報

データ・統計分析ができる本を本棚に「いま読んでる」で登録しているひと

データ・統計分析ができる本を本棚に「読み終わった」で登録しているひと

ツイートする