「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本

投稿元：

レビューを見る

かなりサクサク読めました。基本的に「考え方」「使い方」の順に構成されているので、読みやすいと思います。
また、章ごとにExcelでのやり方が載っているのですぐ試せるし、冒頭の「コツ」「考え方」「視点」は良く理解しておくといいのでは。

投稿元：

レビューを見る

20130601 ストーリーが具体的でデータ分析のポイントがわかりやすい。企画にあたって参考になる本。実益が多くなるかは自分の応用次第。

投稿元：

レビューを見る

基礎的な統計学の知識をビジネスシーンでどのように活用したらいいのかを「新興企業への参入計画」という具体例で順番に説明してくれる。
ストーリーの精緻さではなく、具体的な文脈でどのようにデータを扱ったらいいのかが理解できる。
ツールとしてはエクセルを使う前提なので、数式もでてこず、非常に実践向けの本。２０００円の入門書を買って、１０ページで投げ出すより、１６００円の本書でまず慣れ親しむというのもアリかとおもった。

投稿元：

レビューを見る

2013.8.17　購入。

2013.11.23
毎日、少しずつ読んでいます。
大学時代に学んだ統計学。
当時は嫌だな～と思っていましたが、この本は面白いですね！
あと、３分の１くらいで読み終わります。

2013.12.03
もう少しで読み終わりそう！
読み終わったら、また時間を見つけて読み直そうと思います。

2014.01.25
毎晩、少しずつ読んでやっと読み終わりました！
とても良かったです。
「何が良かったの？」と聞かれたら、
「難しい言葉も出てくるけれど、それを初心者にも分かるように言い換えてくれたり、ストーリー仕立てで主人公のA君と一緒に理解を深められる所」でしょうか。
（うまく言えませんが・・・・・・）
大学で統計やった時に出会いたかった本です。

投稿元：

レビューを見る

統計は勉強したいけど、統計の専門家になりたいわけじゃないよ！データ分析の技術者になりたいわけじゃない！単に企画書や報告書を作成するときに最低限度の統計手法で主張の根拠を抑えたい！という人向きです。
著者は日産で経営企画のマネジメントを担当されていた方だそうで、具体的な企画書作成を題材に仮説検証のプロセス、目的に合った統計手法の使い方など解説しています。エントリとして、あと手段を目的化させないための本として良い内容です。

投稿元：

レビューを見る

一般企業等にに努めている統計初心者におすすめ。
規格提案書に統計を組み込むと、信頼性の高い説得力のあるものにすることができる。
そういうときに、まずどのようなことから始めればいいのか、どういう手順で進めていくのか、どの統計手法を使えばいいのか、一つ一つちゃんと説明してくれてある。
とてもわかりやすいと思う。
でも、私はもうちょっと突っ込んだ内容を知りたかった。。。
ということで、☆３つ。
統計はちゃんと扱わないと、処理者の目的に応じて改ざんも可能なもろ刃の剣。
ホントに正しいデータを出すにはどうしたらいいのか。
そんなことを知りたかったです。
その点は、もっと例を挙げて説明が欲しかったです。
選ぶ本を間違えたかな（^_^;

投稿元：

レビューを見る

仕事で統計も使うのと本屋ザッピング中に発見し珍しく定価で購入。統計「学」といったアカデミックな話ではなく、統計をどう業務に利用するか使う手の視点から初心者にも分かりやすく説明した本。特に「分析とは仮設を確認すること」といった仮設アプローチの話が読めただけでも1600円の価値がありました。データだけ集めてそれから考える仕事してきた過去に教えてやりたいです。

投稿元：

レビューを見る

新人が、事業計画書を作るために上司からデータ統計分析を学ぶ本。統計の本のなかでは読みやすいものだったと思う。まずは、データ分析の目的。データの集め方、手法という流れで、構成されている。平均、標準偏差、相関分析、単回帰分析の順で、ビゾネスのどんなシーンで役に立つのか書かれている。個人的に一番役にたったな～と思ったのは、ふだんからやっていることだけど、データをメッセージを持って伝えるということだ！これから、意識してやることが大切なんだと思う。

投稿元：

レビューを見る

データをそのまま使うのではなく、仮説に基づいてデータを集め分析する。参考になりました。
ただ、記載されているのは、ほとんど統計学の基本ばかりなので、統計学を勉強された方には物足りないないようです。

投稿元：

レビューを見る

内容は統計学としてはごく初歩的だが、必要な心がけは述べられている。この次のレベルの本はたくさんある。
クリアな説明の手順には学ぶべき所が多い。
上司と部下の小芝居は不要にも思う。ああいうシーケンスが本当に読者に当事者性をもたらすのであろうか。

投稿元：

レビューを見る

データや統計という真実は一つですが、その加工の仕方や表現方法によって、印象が随分異なって見えることがあると思います。プレゼン資料を作成する場合でも、生データを表のまま載せることはなく、グラフやそのデータを処理した値を使うことが基本です。

資料作成をする機会の多い私にとって、いつも使っている表計算ソフト（エクセル）を使って、データ・統計分析をする方法を紹介してくれているこの本は私にとって参考になりました。この本に書かれている内容を参考にして、今後の社会人生活にも活かしていきたいと思いました。

以下は気になったポイントです。

・分析とは、仮説を確認（検証）することに他ならない、仮説が必要な理由は、１）無駄な分析を避けられる、２）分析の目的が明確になる、３）大局的な視点でストーリーを作れる（ｐ１６）

・仮説を効果的に分析に繋げるポイントは、１）もれなくダブりなく、２）現状の制約条件に捉われない、３）複数の仮説を考える、４）最初から完璧を狙わない（ｐ２０）

・データ収集時から軸を意識してデータを集めておくと、後々の分析作業が助けになる場合がある（ｐ３４）

・データの加工方法として、１）絶対値を比率に、２）要素ごとに分解して、３）定性情報を定量情報にする（ｐ４８）

・合理性がはっきりしないときには、中央値を活用する、中央値と平均を比べることが、外れ値等の極端な値のデータの有無のフィルターとして機能する、またヒストグラムもある（ｐ６７）

・全体の規模を示すには、単価など単位当たりの大きさに、量を掛けて出すことができる（ｐ７０）

・比較の中で相対的に標準偏差を利用するのは、有効な使い方、例として、同じ規模の店の間で、売上バラつきを比べる、同じ商品の販売数の日々の変化等（ｐ８５）

・ヒストグラムの分割数の目安となる３つの考え方、１）データ数の平方根、２）１＋log(データ数) /log2、３）常に１０－２０（ｐ９３）

・countif, countifsをつかって、データ数を調べる（ｐ１０２）

・correl関数をつかって、相関係数を求める（ｐ１１９）

・相関分析において、目的にあった範囲のデータを使う、散布図で視覚化して、全体の様子を見る（ｐ１３８）

・そのデータにはさらに分解できる要素があるか否かを一度確認することを習慣づける（ｐ１４１）

2013年8月18日作成

投稿元：

レビューを見る

統計学入門の入門。
一番高度な分析手法でも単回帰分析までしか紹介されていません。
それよりも、分析をするにあたって大事な心構えに重点を置いていて、
つまり論理的にストーリーを展開しましょうという
耳にたこができるお話がメインでした。
まあ、買う前にどんな本か調べなかった自分に責任があるのですが、
もうちょっとテクニカルな内容であってほしかったです。

投稿元：

レビューを見る

*****
「統計分析」である必要性は何もなく、あくまでも仮説と目的に合わせてデータをうまく活用することの必要性を説いた本。実践ありきに全てなっているのが分かりやすい。
*****