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分析の一歩先

2016/03/21 08:05

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:おさる - この投稿者のレビュー一覧を見る

統計学入門を読んだ後に
一歩先の統計を知りたくてこの本を買いました。

若手ビジネスマン向けの本なので、
キャラが出てきていろんな解説をします。
※しっかり詳細なところまで学びたい方は、
 まどろっこしかもしれません。
データの見せ方や伝え方を説明している点は
よかったと思います。
入門書を読んだけど、専門書(難しい数式が出てくるやつ)は
しんどいなという方は是非一読下さい。

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2014/09/27 18:44

投稿元:ブクログ

データ分析の価値、使われ方について、
物語調にまとめている本。

データ分析で苦労するところについても
描写されており、そうだよねえって思いながら読んだ。
基本的なことは充分学べます。

最近色々な分析手法が語られているが、
書いてあること以上の複雑な分析は、
正直なところ、この先で問題ないと思う。
まずはココを通ってから次に行くのが正しいと思う。

【勉強になったこと】
・意味としての数字が事実としての数字より重要。
 分析結果に対する考察が無いのは経験上価値が無い。

・分析結果に対する読み手の解釈順
 ①まず解釈:コメントに目を通す
 ②次に解釈:コメントの妥当性を数値結果を見て判断
 ③まとめ:判断した結果に対するまとめ
 つまり、コメント無し(考察無し)の分析結果は、
 はっきりいって読まれることは無い。

・分析業務における人間が担当すべき作業
 ①立案:どんなデータ分析を行うか?
 ②収集整理:データ収集と加工(いわゆる前処理)
 ③解釈適用:分析結果に対する考察、提言を作成
 ①、③の部分が高付加価値を与えられる部分。

・ランキング結果のようなデータの場合は、
 対数グラフに描き直すだけでもかなりの情報が得られる。

・3大分布パターン
 ベキ分布:
  ランキング等で見られる
  上位に行けばいくほど多く見られる
 正規分布:
  日常の売上等によく見られる
 対数正規分布:
  上記の中間

・分析の手順
 分布のパターンを理解する
 仮説を立てる
 仮説に対する分析を行う
 仮説結果が正しいかどうかを有意水準を使って算出する
 仮説が誤っていれば再度仮説を立て直す
 以降繰り返し

・検定
 z検定:サンプル数が30以上かつ正規分布に従う場合
 t検定:サンプル数が少なくかつ正規分布に従う場合
 ウェルチの検定:比較の際、分散が大きく異なる場合
 ノンパラメトリック検定:データ順位に着目して確率を見積もる

・データ間の関係を見出す3つの方法
 ①散布図と相関係数:量的データ同士の関係
 ②箱ひげ図と相関比:質的データと量的データの関係
 ③クロス集計表とカイ二乗検定:質的データ同士の関係

・回帰分析のパラメータに質的データが必要となる場合、
 最初に数値データに置き換える必要がある。
 これを「数量化」と言う。
 基本は0 or 1等に置き換える形となるが、
 年代別等複数のパターンに分かれる場合は、
 20代:0 or 1, 30代:0 or 1といった形に
 年代別にパラメータを作成する形となる。

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