データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

著者 : ディミトリ・マークス ポール・ブラウン 小林啓倫

• 日経BP (2013年2月28日発売)

感想・レビュー・書評

[takemannさんの感想 · 2013年7月22日]

実例豊富で大変わかりやすい。必読。

[yu1katoさんの感想 · 2013年7月19日]

ビジネスは需要と供給で構成されており、企業がコントロール可能な供給に対して消費者がコントロールする需要に対して働きかけていく行為がマーケティングである。
本書はマーケティングに関して最新の分析手法をピックアップし、理解しやすい形で解説を加えることで読者のデータリテラシーを向上させることを目的としている。

分析の重要性が近年取沙汰される傾向にあるが、ただ「これからは分析が重要」「ビッグデータを使っていかなければ」とか言っていても何の意味も無い。
大切なのは分析をするにあたって「誰にアプローチするのか」「顧客に何を伝えるのか」を考えることである。
そこをはっきりさせなければ必要なデータやそれによって得られるものも曖昧になってしまい、どんなに高度な分析を用いても十分な効果を得ることが出来なくなってしまう。
スケールが大きくて実体を摑むのが困難であるからこそ、結局如何に定義し、選択し、読み取るか。
本書を読んでいてデータの持つ大きな力を再認識することができ、またそれを用いる上で何を押さえるべきなのかを意識するにも至った。

またアナリティクスの未来に関する記述も興味深い。
今後データを活用したマーケティングが更に重要になってくるにあたって、アジャイル（機敏）であること、専門的な知識をマーケティングの文脈で理解し言語化して人に説明できること。
これらが明暗を分ける。
その中で個人がどういった役割を担っていくべきなのか。

現在のトレンドや今後のデータ活用に関する理解が深まり、非常に勉強になった。
少なからずデータを活用する最前線に入っていく身として読んでよかったと思う。
今後もアンテナを高く張ってトレンドに関する情報を吸収しながら、そのマーケティング上での文脈を読み取る訓練を怠らずにやっていきたい。
まだまだ勉強不足。

[はっとり さちこさんの感想 · 2013年7月16日]

ビッグデータ・・・よく聞く言葉。

とはいえ、その実態は？

ビッグというのも、ザックリで、どこからどこまでを選択するか?

その実態がわからないからこそ、それをいかに定義して、選択し、読み取るか?

キュレーション能力が問われるのだろう。

まずはスモールから、自身の手にある（だろう）データから扱ってみる。
そして、既にある分析方法でいろいろつなげたり、グルーピングしてみる。
そして、実際試してみる。（←ITの技術の上で、日々データと結果を積み重ねることができるから、迷わず少しづつでも確実にやりたいことを進める実験の継続がある。だから、考えのストーリーが実現に繋がる）

だから、スモールが自身の方向性でビッグになる。
そんな思考と施行の実態を教えてくれる一冊。

それをマーケターマインドとサイエンスの融合と調和というのではないだろうか?

そして、現代のデジタルを使ったソーシャルで、ファンとともに参加するメーカーの在り方なのかもしれないと思うのである。

[shigeさんの感想 · 2013年7月6日]

ビッグデータからチャンスをつかむとあったが、あつかっているのは、ビッグデータではなかった。
仮説検証を手元にあるデータを使ってちゃんとやりましょう、という話にしか思えなかった。

[whiteprizmさんの感想 · 2013年6月29日]

マーケティングを今自社が持っているデータから、どのように有効に行うか。アナリシス。

・特に固定電話など、成長が止まっている市場においては、財布内シェアの情報が不可欠になる。固定電話サービスの利用傾向を左右するのは主に、
・顧客企業が保有している電話回線の総数
・顧客企業がどの産業に属しているか
・企業内の地理的なばらつき（拠点が1カ所か、複数か）
である。
そこで、どこに営業の最大のチャンスが転がっているか割り出すために、次のような分析を行った。
まず顧客を1回線毎の請求料の大小でソートする。例えばレンタカー事業を営むA社が40回線所有していて、1ヶ月あたりの請求が合計3000ドルなら、1回線あたり75ドルを支出している。
次に地理的にA社に近く、業態が同じで1回線あたりの請求額が高い他社と比べる。同じ地域の上位の他レンタカー会社が1回線につき平均120ドル使っているとする。
そして、’1回線あたり120ドルがその地域の同業者で財布内シェアの100％を握っている’ものと考える（支出額が最も大きいので）。
1回線あたり75ドルのA社はまだ45ドルを競合他社の電話回線に使っているので、A社をターゲットにするのは、有意義だとの結論が出る。

・人々の感情を理解することに特化している企業として、他にボイスプリズムが挙げられる。彼らは人間の声の音波を分析する。誰かに10分ほど喋ってもらい、基準値となるベースラインを把握した後で、提示される様々な刺激物（この場合は広告）について語ってもらう。そしてその際の反応とベースラインとを比較し、興奮やストレス、喜び、怒りといった感情を明らかにするのだ。声は無意識下で何が起きているのかを理解するのに役立てることができる。何千人もの消費者の無意識に関するデータを集められる技術など、私はほかに見たことがない。

[hiroshirakawaさんの感想 · 2013年6月29日]

ビッグデータの分析入門

「UPSのトラックは左折時の待ち時間を回避するためにほとんど左折しない。それによって毎年数百万ドルのコストを削減している。」だって

[qozaicbooksさんの感想 · 2013年6月22日]

きっとこの本は自分のこれからの働き方と実際の仕事の中身を変えていく礎になる。この間この著者のディミトリさんの講演を聞くことができて、その感覚は確信に。講演ではデータサイエンティストが陥りがちな5つのポイントと題してプレゼンされたが、この本からの引用も多く、示唆にとんだプレゼンだった。題名（英題：Sexy Little Data）からもわかるように、この本のテーゼは「ビッグデータなんか使わなくても、手元にある数字だけでも十分アナリシスはできるし、示唆に富む知見をえることもできる。自分の会社が測定できている数字はなんだろうか。どうやったらそれらに触れることができるのだろうか。何と何を組み合わせて分析すると、どんな知見が得られるだろうか。そんなことを考えながらこの本を読んでいると、自分の仕事が毎日楽しくてしょうがなくなった。
それから、文中で紹介されているフレームワークやテクニックはとてもシンプルな分析と実験デザインだが、これはすぐにでも実践できるものばかり。
そういえばディミトリさんは、"（Data DrivenではなくてScientifick Driven"といっていたな。そうか、これはScientificなあぷろーちだなあ

[horobetsuさんの感想 · 2013年6月18日]

肝心なところが書いていない、結果はわかったけど理論とかは隠されている

[tetuo41さんの感想 · 2013年6月17日]

データを分析しActionするための話が詰まっている良書

[けけんけんさんの感想 · 2013年6月14日]

やはり、Webで蓄積されるデータについてのお話だった。残念。
・ありがちな罠。「データで何ができるか」を考えてしまい、「データで何をすべきか」を考えることがおろそかになってしまう。