統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザイン

著者 :
  • ダイヤモンド社
3.41
  • (7)
  • (15)
  • (20)
  • (5)
  • (2)
本棚登録 : 340
レビュー : 20
  • Amazon.co.jp ・本 (392ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784478100769

感想・レビュー・書評

並び替え
表示形式
表示件数
  • ●購入。
    ・平日、セントラルパークの丸善で偶然見つけた。蔵書の続編。ビジネス編と銘打たれているのが気になった。前作までの足りない部分を補完しているようだ。ビジネスシーンに特化している。より実務的な内容なのだろう。トータルで読まないと意味をなさないような気がした。
    ・週末にTSUTAYAで探す。どうしても気になった。中味をパラパラと眺める(特に目次)。やはり気になった。とりあえず手元においておこうと思った。
    (2015/03/04)

    ●初読。
    ・統計に関する本はどれもこれも無味乾燥。勉強のための勉強で終わってしまいそうなものばかり。統計の本質をえぐり、実務で的確な判断ができるようにするための道具として、統計学を使いこなすためにはどうしたらいいのか?そういう話が少ない。例題のための例題も多い。りんごが○個ありました…うんぬん…など。このような課題を解決しようとして書かれた本だ。
    ・シリーズ1作目は入門の入門だ。統計学が世の中のどのような場面で活かされているか?読者に気づかせることが主題。
    ・続編の [実践編] は実務に役立つように書かれた。実際の運用に役立つ知識の体系を提供しようとするものである。洞察を深め、物事の本質を見極めた上で、的確な判断ができるようにしようとするものだ。
    ・シリーズ3冊目のこの本はさらに直接的な実学の書として書かれた。ビジネスの各カテゴリーごとに、どのように統計学を生かしていったらいいか?が記されている。統計学の用語を使っているが、経営管理でよく使われる以下のキーワードとリンクする。KGI ? KSF ? KPI。今まで関心を持っていたがバラバラであった知識が体系化されつつある。
    ・統計学と経営学の関わり合いの歴史を紐解きながら解説されているところもいい。私の好きな手法である。
    (2017/03/19)

  • オーディオブックで読了。
    正直オーディオブックだけで理解するのは難しいタイプの本。

    経営戦略、マーケティング、人的資源管理、オペレーションなどの様々な場面で、統計学を活かすための基本動作がまとめられています。

    因子分析のやり方や、どういう時に過学習になるか、とりあえずまずは重回帰分析かロジスティック回帰やろうぜ的な感じで「あー、こういう事教えて欲しかったなぁ」というナイスな教科書です。

    コレ一冊で統計分析やデータ分析の全てがわかるものではないので、このシリーズを入り口にして、参考文献なんかにあたっていくのが良さそう。

  • あまり興味が持てなかった

  • 9月:小林

    著者:西内啓 1981年、兵庫県生まれ。統計家。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月に株式会社データビークル創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Data Diver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)など。

    概要
    経営戦略、人事、マーケティング、オペレーションという4つの戦略に分けて統計学の使い方について説明されている。
    そもそもなにを調べるべきなのかという「リサーチデザイン」という考え方が最初に重要になる。

    人事戦略については、なにをどう調べるべきかというより、既に調べられたデータを基に、選考を正しく行うために必要なことはなにかということが書かれている。
    因みに我々がやっているような構造化面接では業績の26%ほどを予想でき。(他の手法より高めだが、74%は見きれない)

    また、営業成績に相関した性格データとしては「誠実性」×「達成性」
    能力としては興味テスト、営業テストの結果と最も相関性が高いそう。

    これらの統計についてはGooglが良い例としてあげられています。

    各種フレームワークやマーケティングの考え方についても触れつつ、統計学からの目線で記載されているので、思考の整理には良いと思います。

  • この巻はビジネスでどうやって統計学を生かすかが主眼。生かすためのデータの取り方、考え方は参考になる。

  • これはよかった!
    「統計学が最強の学問である」のシリーズ第3作目。

    1作目は途中から専門的過ぎて基礎知識もなかったこともありついていけなくなってしまいました。
    なので、2作目の「実践編」を飛ばして3作目の「ビジネス編」を選んでみましたが、これは正解。
    ビジネスでどのようにデータ分析していけばよいかのステップを具体的に解説してくれているので、そこそこついていくことができました。

    本書では、4つの分野において、それぞれで分析の仕方を具体的にステップバイステップで解説してくれています。
    ・経営戦略のための統計学
    ・人事のための統計学
    ・マーケティングのための統計学
    ・オペレーションのための統計学

    そして分析手法として出てくるのは主に2つ
    アウトカム(最大化または最小化したいもの)が定量的な数字の大小を表す場合には重回帰分析。定性的なものの場合はロジスティック分析。
    と分析手法を2つに絞ってくれています。

    まず、筆者が一番に上げていることは、リサーチデザインの考え方。どこまでが明らかになっていて、どこが未知なのかを明確にした上で分析すること。そして、枝葉よりも幹となるところの改善を行うことが重要とといています。

    そして、4つのテーマについてです。
    経営戦略についてですが、リサーチデザインを踏まえて、いままでの経営戦略論についての復習があります。プロダクトポートフォリオ、SWOTや5フォースなどなど。
    その上で統計学的な戦略決定の手順を
    アウトカムを総資本利益率として以下のステップで分析していきます。
    (1)競争する市場の範囲と分析対象企業の設定
    (2)分析すべき変数の洗い出し
    (3)必要なデータの収集
    (4)分析および結果の解釈
    アウトカムが総資本利益率なので、重回帰分析で分析を行う事例を紹介しています。

    人事については、同様のステップで分析していきますが、アウトカムの設定が難しく、分析手法も定性的になるのでロジスティック回帰分析を用いる例を紹介しています。

    マーケティングも、コトラーや4P分析が復習で述べられています。
    マーケティングの分析では、先のデータ分析の4ステップを最低3週回す必要があると述べています。
    また誰に売るかといったセグメンテーションを分析するにあたり、その分析手法は、重回帰分析でもロジスティック回帰でもなく、決定樹によるクラスター分析がお勧めとのこと。
    ポジショニングを分析するには重回帰分析やロジスティック回帰分析を用いるということで、セグメンテーションとポジショニングで分析手法が異なります。

    最後、オペレーションの改善に当たっては、バリューチェーンをベースにそれぞれの活動のアウトカムを明確にして、解析単位を決めていくことを述べています。そして業務分析をするにあたっては、まずは今あるデータから分析すること。とにかくできる範囲で分析していき、ある程度作業が見えてきた段階で分析基盤をつくるということ。
    ここちょっと耳が痛い..
    さらに一番大変な作業はETLということで、これについては腹落ちします。

    ということで、4つのテーマについて、何をアウトカムにして、何を説明変数として捕らえ、どのようにデータを集めて、どの分析手法で分析するかを具体的に説明してくれるので、理解が進みます。

    今まで読んできた本は、あくまで統計学の説明や基礎でしかありませんでしたが、本書ではビジネスの現場でどのように統計学が利用されるかがイメージできるのがよいです。

  • 請求記号 417/N 86

  • 経営戦略、人事、マーケ、オペレーションのための統計学
    読むのはいまじゃなさそうだ

  • 最初にリサーチデザインの重要性を説いている。これについては類書が豊富なので、読者の関心の近い分野の方法論を学ぶとよい。ただ会社組織内で新規アイディアの発見・証明に基づく実践が、経営方針にマッチさせられるかどうかは、かなり知恵を絞りださないといけないだろう。実務的に当座の枝葉の剪定やパッチ当てに追われている立場も多いはず。本書の知見を適用できる組織は、比較的余裕があると思う。

    紹介された解析手法は、クロス表、SWOT分析、散布図、分散成分分析、単純分析、重回帰分析、因子分析、ロジスティク回帰分析、クラスター分析、決定樹分析等であった。またこの他にマーケティング理論が織り込まれていた。さらに人、物、サービス、タスクに関連する数量化できそうなものを解析対象として挙げているところに本書の特色がみられた。ちなみに先行研究をつぶすことを「システマティックレビュー」と呼ぶそうだ。

    特筆すべきは2章の調査設計の事例である。人事セクションがない組織はおそらくほとんどないが、従業員に質問紙調査する例が示されている。仮説を立て変数化できるようアンケートを設計するイメージが詳述されているが、もしこれができそうな環境にあればかなり効果がありそうだ。

    余計なことだが第1作、前作と比べ感動がやや薄かった。基本的な統計手法は、前作を参照したほうがわかりやすいかもしれない。

全20件中 1 - 10件を表示

著者プロフィール

1981年、兵庫県生まれ。統計家。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月に株式会社データビークル創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Data Diver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)など。

「2017年 『ベストセラーコード』 で使われていた紹介文から引用しています。」

統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザインのその他の作品

西内啓の作品

統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザインを本棚に登録しているひと

ツイートする