データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

著者 : 工藤卓哉 保科学世

• 日経BP (2013年11月7日発売)

作品紹介・あらすじ

勝ち残るビジネスパーソンの必須知識を身につけよう。マーケティング部門、経営企画部門、営業推進部門、情報システム部門。企業の経営戦略・戦術、現場の業務プロセスでの意思決定を支えるデータ分析力。

感想・レビュー・書評

[ちゅんさんの感想 · 2021年10月10日]

データサイエンスについて浅く話す本
データサイエンスの要素であるビジネス、統計、ITスキルについて広く話している
真面目に取ろうとすると浅いし、軽く話したいならもう少し見やすくしてほしくて、どっちつかず

[kaota01さんの感想 · 2021年6月7日]

THE ありきたり&抽象論&一般論。
そりゃそうだろ、ってことしか書いてない。
で、どうすりゃいいの？への回答はほぼ皆無。

[hmsk0331さんの感想 · 2019年12月28日]

付録が教科書的でわかりやすい

[takehiko102982さんの感想 · 2019年7月12日]

いわゆる統計学の入門書的なもの。ビジネスの場での適用例も比較的多い気がするので、とっつきやすさはあるかな。でも、難しい… やっぱ向いてないかな？苦笑

よく言われる、なにかが見つかるかも、ではダメというのは、この本でも同じ。なにを目的に分析するのか、仮説検証が大事。本書では発射台と標的と表現してるけど。
リコメンドエンジンやコンテンツ構築、SNS分析の話はリアルなビジネスっぽい話で分かりやすい。深く語ってはいないけど、入門書なのだから、この程度が適量かな。
メインは3章の統計基礎、かな。中盤あたりから、わからなくなってきたけど、他の本に比べると、まだ… それは例示が多いから、かな。特に分散分析あたりでついていけなくなった…
ちゃんとやるには数式の理解ができないとダメなんだろうけど、取り敢えずはどういう時に使えて、どうすればいいのか、がわかることが大事かと。

[osawatさんの感想 · 2019年1月19日]

ふむ

[askafeiniaoさんの感想 · 2018年6月17日]

統計の部分をもう少しわかりやすく例にのせて解説して頂きたかった。。入門とはいうが、ド素人にはレベル高い。。

[0541さんの感想 · 2018年5月6日]

大量の情報であーーってなりそう。
本当にイシューとはなにかでやっていく必要があると思った。

[kosukekunitomoさんの感想 · 2017年5月3日]

データサイエンティストとビジネスサイドとが一緒に仕事を進める上で、ビジネスサイドの人がいかに考え行動すると良いか、についてわかりやすくまとめられている。

[masatoさんの感想 · 2017年2月25日]

題名の通り、「超」入門
データサイエンスについてざっと理解できる本

筆者はアクセンチュアのコンサルタントで、ところどころにアクセンチュアのツールやコンサルの宣伝が入ります(笑)
それはとりあえずおいておくとして、ざっくりとデータサイエンスって何?ビジネスにどうつながるの?っといったところが語られています。
しかし、ここでもやはり統計学が出てきて、そこはちょっときつい。統計基礎を理解していないとたぶんついていけない感じです。

まず、データを操るために必要なスキルとして
(1)データを活用としたビジネスを企画する力
(2)データサイエンスを支える統計知識
(3)アナリティクスを実現するITスキル
と整理しています。
この辺はよくセミナーなどでも聴く話です。
本書の中でもこの3点について、ブレークダウンして説明しています。

さらに、セミナーでもよく出てくる話ですが、データありきの分析は失敗するとのこと。
そういった意味では58ページに記載されているマーケティングデータの分析プロジェクトの全体像のチャートはヒット!!
まず、発射台・標的の設定として、現状分析、課題定義、目的設定を行うこと。
そして、データ解析として、探索的データ解析やモデリングを実行。
最後に、分析PDCAの高度化として、計画、実行・評価、改善のサイクルをまわす
となっています。

さらに本書のもうひとつのヒットはデータ分析の全体像を描いた構造化データサイエンスモデル(巻末に詳細)
これも分析手法含めて整理されていてよいです。

最後に、データからイノベーションを生み出す3か条として
・適当な解で満足してはいけない
・普遍的だと思われている事業であっても漫然と処理してはいけない
・妥協せずにやりぬく

耳が痛い...

ということで、統計学を知らない人にとっては、ちょっときつい章がありますが、それ以外は読み込めるものと思います。
入門書としてはばっちりです!!

[Granzchestaさんの感想 · 2014年7月15日]

データサイエンスにもっとも必要なものは、KKDである。
つまり、勘と経験、そして度胸である。

データサイエンスというと、データから有益な情報を見つける、
とっても理系な雰囲気のある内容かと思ったけど、
本のほとんどの内容は理系には直接は関係ない
話なのが面白かった。
つまりはデータを扱うのは人間なのであって、
科学ではない、ということなのだと思う。
著者はニューヨークに仕事で行ったことが大きな自慢らしく、
「そういった経験がデータサイエンスに最も重要」
というように感じるところもあった。
「データサイエンスの書籍」としてとらえるよりも、
「データサイエンスを仕事にしている人が書いた
ビジネス本」という立ち位置として見ると、
これはこれで面白い本だと思う。

ちなみに、出てくる数式は大学２年生程度なので、統計学としては教科書に出てくる基礎レベルかと思う。

著者プロフィール

「2016年 『アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座』 で使われていた紹介文から引用しています。」