会社を変える分析の力 (講談社現代新書) [Kindle]

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著者 : 河本薫
  • 講談社 (2013年7月20日発売)
  • Amazon.co.jp ・電子書籍 (152ページ)

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会社を変える分析の力 (講談社現代新書)の感想・レビュー・書評

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  • データ分析の仕事をする上での大事な心構えを説いている本で、
    この仕事をやるとなったら最初に読んでおきたい本。
    素晴らしい分析するだけではなく、
    会社の決定に影響を与えて初めて役に立ったといえる
    (=提案力とかも重要)、とか、
    データ分析以外の仕事にも通ずる考え方になっている。

    一方、「データ分析とはなんぞや」を知りたい人や
    データ分析の技術的な話題を知りたい人にとっては、
    あまり役に立たない本だと思う。

  • いまやビジネスの世界では、「データ分析が競争を制す」と言われる時代。しかしその一方で、高い分析ソフトを買ったものの、宝の持ち腐れで終わっているという会社も少なくない。では、分析力を武器にできる会社は何が違うのか? また分析力を武器にできる個人は何が違うのか? 第一人者が丁寧にその違いを解き明かす。(講談社現代新書)

    著者について
    河本 薫
    大阪ガス(株)情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長。1966年、神戸生まれ。京都大学工学部数理工学科卒業。同大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。1991年、大阪ガス入社。1998年から2年間、米国ローレンスバークレー国立研究所にてエネルギー消費データ分析に従事。大阪大学にて博士号(工学)を取得。現在、ビジネスアナリシスセンター所長として、9名の分析者を率いる。(株)オージス総研のデータ分析ビジネスも
    支援している。神戸大学経済学部においてデータ分析教育の経験もある。

  • 会社における分析の際に気を付けること、とくにビッグデータを考えようとするときに立ち止まって考えると良いことが参考になった。

  • 木を見て森を見ずデータ分析編。ビジネスにしろなんにしろ、目的を見失わないことが大事だと教えてくれる、大義を見失ったら読み返したい一冊。

  • ■データ分析に取り掛かる前に考えるべきこと
    ・何でもかんでも分析しようとすると徒労に終わることが多い
    →見通しをたててから行う
    ・データ分析できるかは、
    ①データがあるか、入手できるか
    ②KDDをこえられるか(勘と経験と度胸でやるという現場に結果を使ってもらえるくらいのわかりやすさと手間のなさがあるか)
    ③費用対効果(データ分析を実施して得られる利益は費用をこえるか)
    の3つをクリアする目算がたってから

    ■データ分析スキル自体はコモディティ化している
    ・kaggleというサイト:予測するためのデータを提供して懸賞金をかけると世界中が競ってデータ分析して予測値を出す
    →データ分析と予測スキル自体はコモディティ化、アウトソーシング化する
    →モデルを組む力だけではなく、課題自体を見つける力やどのような分析をしたら良いか提案する力、現場にモデルを使わせる力が必要

    ■予測モデルが意思決定に使えるか?
    ・解は外れ頻度と外れ度合いの2×2のマトリクスで分けられる
    ex. 小外れ×高頻度:気温予測
    大外れ×低頻度:渋滞予測
    大外れ×高頻度:株価予測
    ・意思決定の種類によって、どのタイプの予測が必要かが違う
    ex. 会社の命運をかけた決定は大外れではダメ。1回しかないことは頻度は問題にならない。

    ■なぜ予測が外れるのか?
    ・分析は過去のデータをもとにしている
    →不連続な出来事があればそれは反映されないから
    ⇒データ分析とは、過去の延長線上に未来があるという価値観の上に成り立っている

    ■データ分析をする際に必須のこと
    ・以下の4点に応えられねばならない
    ①その数字にどこまで責任をとれるか
    ②その数字から何がわかったか
    ③意思決定にどう使えるのか
    ④ビジネスにどのくらい貢献するか

    ■結果を出す分析者の8カ条
    ・現場担当者と密にコミュニケーションをとる:予測に必要な隠れた要因のインサイトとか、分析が必要な事柄を見つけられる
    ・整理整頓:データが大きくなると探したりするだけで時間かかり効率が下がる
    ・なぜを繰り返す:なぜこの分析手法にしたのか、なぜこの結果になったのかがわからないとストーリー作れない
    ・データをビジュアル化する:統計結果をビジュアル化して異常値がないか確かめてクリーニングする、また全体の傾向を把握する
    ・他人のデータは疑う:他人が集めたデータはその目的、手法を確認して自分とあっているか調べる
    ・Simple is better:複雑なモデルは使ってもらえない。わかりやすい方がいい
    ・出てきた結果を一言で説明する:文章で端的に説明するべき。図示よりも理解できているかどうかが測れる
    ・うまくいかなければ目的に立ち戻る:分析できないこともある。目的から考えて違う分析方法をとるのが大事。

  • 「分析手法や分析事例については聞く機会があるが、企業の中で誰がどんなアクションをとればデータ分析を推進できるのかは誰も教えてくれない。(あとがきより)」
    まさにこの一言に答えている一冊。

    対象はデータ分析者だけれども、主眼は企業にとってもっとも重要な「データ分析を社内でどう位置づけるべきか」、「経営者/ビジネス担当者はどのように意識改革すべきか」というところに言及している。
    肝になるのは、データ分析者に「上の理解がないからと言って諦めるな、投げ出すな、訴え続けろ。さもなくばただの分析屋に成り下がる」と主張しているところ。非常に難しいことを言っているわけだが、さもなくばデータ分析者は自らの価値を高められない、という指導は経験談もあって非常に真に迫っているし、実力主義の欧米的な価値観は、世界中どの企業、どの部門に行っても普遍的に通用する論理、ようは真理だと思う。

    時代の潮流から、データ分析や統計学について書いている本は多いが、最も重要な、「意識、立場」をどう持てばよいかを教えてくれる本はなかなかない。価値ある一冊。

  • 分析は手段であり、何の為に分析するか(その分析がどういった成果をもたらすか)考える心持ちが大切である。課題を見つける、問題を設定し課題を解く、意思決定に使ってもらうの流れ。現場とのコミュニケーション、整理整頓、データをビジュアル化。

  • 本書では、ビッグデータやらデータサイエンティストがどうたらといった、最近はやりのワードには目もくれず、企業におけるデータ分析の姿勢について語られております。

    方法論とかは細かく書いてないですが、データサイエンティストを目指す方のバイブルといったところですかね。企業におけるデータ分析は、企業における意思決定に役立たないと何の意味もないという姿勢が根底に流れております。
    http://d.hatena.ne.jp/quitada/20130901/p1

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