データ分析できない社員はいらない の商品レビュー

平井明夫,石飛朋哉【著】

2013/08/07

会社員1年目のぺーぺーにとっては、利益・売上・コストをエクセルを使って分析する手段が簡潔にまとめてあり、図も含めわかりやすかった。一刻も早く自分の仕事で取り組んでみたい。

2013/05/25

かなりの斜め読み。

データ分析の手法の紹介本

｢データ分析できない｣社員がなぜダメなのかは不明ｗ

分析の種類を知りたい人にはいい本かも

後半はエクセルを使ったピボットテーブルの使い方の紹介。

何を目的とした本なのか。。。

2013/04/09

いろいろなデーターがエクセル等で扱えるようになったので、簡単にグラフ化し視覚化して、戦略等で生かそうとする本。

今までもデータはあるが、どのようなグラフ化（視覚化）をすればよいかわからない時に使えばよいと思う。また、具体的な方法はリファレンス的に紹介しているので、該当箇所を読んで良い方法を選択し、エクセルでグラフ化して、生かせばよいと思う。

第１章　データ分析の目的
第２章　売上を増やすためのデータ分析
第３章　コストを減らすためのデータ分析
第４章　在庫を最適化するためのデータ分析
第５章　利益を管理するためのデータ分析
第６章　部門ごとに変わるデータ分析のやり方（営業部門、マーケティング部門等）

付録でＥｘｃｅｌを使ってデータ分析をやってみようとして、ピボットテーブル、ソルバーを使う等も解説している。

2012/10/21

タイトルは挑戦的ですが、手元に置いておきたい内容です。
さまざまな分析の切り口が紹介されており、参考になります。

2012/10/15

タイトルは怖いですが中身は怖くありません(笑)

データの分析の手法について様々書かれています。
マーケティングに関わる方や管理職の方は
一読しておくことをおすすめします。

実際結果分析して検証しないことには
成功事例を見つけられませんし、再現できません。

汎用な本なので実業務に合わせるには
ちょっと工夫も必要です。

2012/09/02

スタンスなど『あるべき論』のビジネス書ではなく、数字から事実を導きだす分析法を数多く紹介している。在庫回転率やセグメント別損益分析など非常にわかりやすく実務的。

2012/07/05

なにやら挑発的なタイトルですが、とてもわかりやすく、さらっと頭に入ってきます。

およそ一項目につき見開き２ページで、要所要所でケーススタディが入っており、構成もよいように思われます。この構成のよさが、理解しやすさにつながっていると思います。

分析手法の数もそんなにたくさん紹介されているわけではないですが、ベーシックなところを、どんな風に使っていくのか、というイメージがつかめました。

挑発的なタイトルの割りに、親切でわかりやすい本だったので、好感が持てます。

2012/05/21

どんな会社でも必要とされる、売上やコスト、利益の分析について広く浅く網羅されている。理論の説明の後にケーススタディの紹介もあり、わかりやすい。
ただひとつの項目について多くても8ページ程度なので、業務で実践するには他のマニュアル本も合わせて読む必要があると思う。
新入社員の方や、これからマネージメントの分野に携わる人の入門書としてはいいのではないだろうか。

2012/05/20

GoogleAnalytics本読んだ後に、この本読んだけど、管理会計本・BI本だった。
損益分岐点分析と配賦は日商簿記2級本よりわかりやすかった。
Z・ABC分析などトレンド・重点分析もよかった。
BI風なピボット・ソルバーもわかりやすい。
全般的に具体例に富んでいて理解にいい。
というか、管理会計がどんなものかと思っていたけど、こういうものだと把握できた。
著者はだれかと思ったら、以前読んだBI本の方だった。感謝。|o|

2012/05/13

業績を伸ばすために四つの視点として、売上、コスト、在庫そして利益でのデータ分析からその分析結果のビジネスの場での活用方法までとても分かりやすく語り、データ分析とは何かが良く分かる。

ここでは、四つの視点としていますが、ウェブサイトのPV分析なども、Zチャート分析でPVが伸びているのか、ABC分析やファンチャートで重要度の高いコンテンツは何か、勢いのあるコンテンツは何か、など分析するのに直ぐ応用ができる。

線形計画法や回帰分析などはここではとても易しく解説されている。拒否反応を起こさせない入門としてはとても良いですが、もう少し突っ込んだ勉強をしたいところです。

著者はBI（ビジネスインテリジェンス）に携わってきたとのこと、データ分析がうまく生かされていない理由としては経営者の漠然とした指示と担当者のやる気の無さ（経営者が漠然とした指示をしたならこうなるのは当然の帰結）を挙げています。ビッグデータでのデータ分析も下手をすると同じ轍を踏みそうです、経営課題解決の為のデータ分析であることが重要ですね。