データ競争力を上げる上司、下げる上司

著者 :
  • 日経BP
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  • Amazon.co.jp ・本 (152ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784822239053

作品紹介・あらすじ

日産自動車出身で、データ分析に詳しい著者の最新刊。
部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめ、1つずつ具体例を挙げながら詳しい解説を加えていく。

例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲(期間)、外れ値の有無などによって、分析結果は異なってくることを上司は知っておかなければならない。
平均値だけを見ていても裏に隠れた情報は見通せない。そこをしっかり確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがある。

著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司(マネジャー)次第」と指摘している。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねない。

感想・レビュー・書評

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  • 大事なのはコミットできるか。コミットするとは「読みきれない事象が生じても、それをマネージできる」ことも含めて「責任が持てる」というマネージャー本人の自信に他ならない。

    データ分析をすることが目的ではなく、結論を導き出すこと。結論を文章にして書く。

  • 存在するデータをまとめてExcelなどで作成する場合や職場で上司がどうあるべきかが書いてある。

    まず大切にする点は、
    ①【課題やデータの範囲】他社はどうなっているのか、そこも含めて自社の状態を出す。
    ②【サンプル数の違い】何かを比較する検討する際に、それぞれのサンプル数の違いはないかを確認する
    ③【データの範囲】数ある指標のなかで、過去半年から分析する人と、過去1年から分析する人がいる。そのいつからのデータをExcelにするのか、その起点は妥当か。
    Ex)「うちの主力商品の販売に対するネット広告は、効果があることが分かりました。散布図でも視覚的に分かりますし、相関係数も0.7と高い数値を示しています。やはり、我々の部門による広告活動の貢献を対外的に示せましたね。」
    と部下に言われた時に、まず【なぜ主力商品だけにデータの範囲を絞ったのか】聞かなければならない。

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著者プロフィール

データ&ストーリー LLC代表。多摩大学大学院客員教授。1972年、神奈川県生まれ。慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。在職中に欧米両方のビジネススクールにて学び、2003年MBAを取得。Academic Award受賞。2004年日産自動車へ転職。海外マーケティング&セールス部門、ビジネス改革グループマネージャ等を経て現職。グローバル組織の中で、数々の経営課題の解決、ビジネス改革プロジェクトのパイロットを務める。

「2017年 『上司からYESを引き出す! 「即決される」資料作成術』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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