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最近話題となっているデータ分析についての本。
正直なことをいうと、つまらなかった。
知ってることばかりで、新たな発見は無かったかな。
初心者にも分かるように、抽象的な内容にしているとは思うが、
それがゆえに分かりにくいし、途中で飽きてしまう。
すごい経験をしている方なので、
経験談からの苦労話がもっと書いてあるといいですね。
一部の表現は参考にしたいなあとは思ったので、
メモとして残して、何かのときに活用したい。
【参考になった箇所】
・データ分析でビジネスを変える力は以下3つ
見つける力(問題発見力)
解く力(分析力)
使わせる力(実行力)
この3つを兼ね備えている人が、
データ分析の世界で活躍出来る人
⇒フォワード型分析者
・データ分析には以下の壁がある
データの壁(そもそもデータを取れるのか?)
分析の壁(効果的な分析結果が得られそうか?)
KKDの壁(分析結果を現場で使ってもらえそうか?)
費用対効果の壁(具体的な費用対効果を説明出来るか?)
このうち、「分析の壁」については実際に試すしかないので、
それ以外の3つについて乗り越えられそうか事前に確認すべき。
この中でも、「費用対効果の壁」が一番難しい。
というのも、データ分析で得られる結果はあくまで可能性なので、
自信を持ってこう!っていう提言をしにくいところがあるため。
・良い分析プロフェッショナルは、幅広い人脈を持っている
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分析者って、パソコンに向かって数字いじってるイメージでしたが、ちゃんとビジネスの意思決定に繋げられるようにするもんなのだな、ということを理解。
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ふと立ち寄った講演会で著者である河本さんが講演されていた。先に読んでおけばよかったな。
大阪ガスでデータ分析の業務に携わってこられた著者だけに、データ分析して終わりではなく、如何に(ITの力を使って)現場に浸透させるかまでが仕事という視点が興味深い。1、2章、おわりにだけ読む。
講演会では、米国の経営陣は数字を見て経営判断できるというか数字オタク。日本では数字だけを見せてもso what?となる。単に米国の真似をしてもうまくいかず、日本の強みである現場力に加えて、データ分析を活かしたボトムアップ型経営を目指すべき。と主張されていた。
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僕は、データサイエンティストではないけれど、どんなことが書いてあるのか興味があって読んだ。
データの分析に意味があるのではなく、分析したデータがビジネスに活かせるかに意味がある!
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分析することが目的じゃない。分析した結果を活かし、ビジネスの大きな意思決定をしたり、仕事のやり方を変えることが目的。よって、それに繋がることがなければどんな立派な分析も無意味。そしていかにそれに繋げていくかが、「分析プロフェッショナル」となれるかどうかの分かれ道。
分析のみならず、スタッフ系の仕事で忘れちゃいけないことだと思う。
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分析の価値とは分析によって意思決定を改善することで得られる効用。
データ分析とは問題を解明するためにデータから知識を得ること。
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データサイエンティストとしてデータを分析する際の考え方のようなことが書かれている。
データは絶対ではなく、データを分析して何にどう使うのか?といった目的とデータを分析する際の切り口が重要。
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○ソーシャルメディアの莫大なデータを分析する前に、社内の営業データは十分に分析できているか自問してみましょう。(62p)
○あなたがデータ分析でビジネスを変えようと思うならば、自らの守備範囲を、分析結果を報告するまでではなく、意志決定に使われるまでと考えるべきです。(119p)
○「予測に用いることのできるデータは?」とか「目標とする予測誤差は?」という問いがでてくる人はプロセス指向です。「何のために販売量予測をするのですか?」とか「販売量予測の誤差を改善すると、ビジネスにとってどのような効果が期待できるのですか?」という問いが出てくる人は成果指向です。(206p)
★同じ話が何度も出てくる。いい話ではあるが。
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だいぶ簡単な言葉を使って書かれていると思うけど、私にとってはまだまだ難しい。。。
データを使って何を語るかを考える機会に最近になってよく出くわすけれど、なぜその分析が必要なのか(目的)を考えること、その数字を使って何をするのか•変えるのか(ゴール)を考えること、この基本ができないまま進めていくと、単なる作業でしかなくなる。
本当に基本的なことだけど、基本を大事にシンプルに考えてこそ、説得力のあるものを生み出すことができるんだろうな。
•解く力
•見つける力
•使わせる力
この三つの力身につけて、活用できるようになりたい。
仮説を立て、課題を見つける力こそ、いま私の最も注力しなければならない課題だと思う。
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データ分析の手法を教えてくれる本ではないが、データ分析をするにあたっての心構えを述べた一冊。
この本を読まずに、データ分析をするのはきっと何かが足りない分析になると思った。
ただのデータ分析屋にならず、分析を活かしていくのかも述べられている。
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分析だけでは意味が無い、ということを言っているだけなのだが、Amazon等での評価が非常に高く驚きである。
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分析したものは「使ってもらわなければ意味がない」という点に注目したい。分析し放し、それを見ただけで満足という分析する人と分析を依頼する人というゆがんだ関係がよく見られるので。
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大事だと思ったこと。
データ分析の力で会社の意思決定に使ってもらう(=現場で使ってもらう)には、様々な能力が必要。1.見つける 2.解く 3.使わせる。
意思決定に反映させるには、「どれくらい外れそうか」もよく検討する。
よい分析者となる為に、9つ習慣づけること。1.ビジネスの現場に出る 2.整理整頓する 3.なぜなぜ 4.ビジュアル化する 5.他人のデータに責任を持つ 6.シンプルに 7.ざっくり計算 8.文章を書く 9。やり直す勇気
日頃から業界新聞や、業界雑誌に目を通し・・・
社内のキーパーソン、社外・海外の有識者とコミュニケーションをとり・・・
いやあ、俺に足りていないものばっかり。。
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とても面白かった。ややもすると視野が狭くなりがちな分析屋さん(私も…)。その中で経営的な視点、現場の視点、自分の視点、あらゆる点から考え、分析は手段として使う!
まぁ当たり前のことなんですが、ちょっと視点を変えるだけで仕事が楽しくなりそう。
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データサイエンティストというほどではないけれども、最近、会社で統計分析関連の仕事をしているので読んでみた。
いや、それにしてもこれを読んでいると自分はいかに分析手法にばかり主眼をおいていたのか分かる。あたりまえかもしれないけど、なんの為に分析するのかが大事なんだよね。今一度原点に立ち返りたい気分。
営業の人に、「そのデータは全く関係ないから、使うな」といわれても「これを使わなかったら自由度調整済み決定係数が下がるんです。P値も低いから有意ですし」みたいなことを言っていた自分・・・。