統計学が最強の学問である の商品レビュー

西内啓【著】

2023/05/05

統計学について初心者がわかりやすく学べる入門書。統計学がどういったもので、どのようにビジネス・社会に活用されるかが丁寧に説明されている。

また統計学の基本的な概念や手法を具体的な例を使ってわかりやすく解説しており、応用分野についても、マーケティング/医療/金融/社会調査など様々な分野での利用法が紹介している。

出版から10年の歳月が経っているが、ビッグデータ/データサイエンティスト/AI等が発達してきた昨今の状況と照らし合わせ、統計学の需要が高まってきている現実とマッチしていると感じた。

2023/04/24

統計の勉強をしているので、読んでみた。
日常的に統計学を活用していない人には、イメージが湧きにくくて難しい本だと思う。
マーケティング、心理学、教育学、社会学、、、世の中の色々なところで統計が使われているのは分かるけど。
読む前と読んだ後で何か考え方が変わったかと問われれば、うーん。。。、となる。
筆者が博識なことはよく分かった。

2023/04/03

読むスピードが合わなかったのか、最後のあたりの話が理解できなかったが、この本が書かれた時代よりも変化のスピードが速くなっている現代では、この本に書かれていることの重要性が増しているように思う。

2023/03/19

統計学を知ること、生かすことが重要であるということがわかる本で、統計学の発端からの歴史や統計学における基本的な手法などが説明されている。実務で活用できる手法というよりは全体像の理解に役立つ。わからない部分も多くしっかり読めなかったため、またの機会に読み返してみたい。

学びメモ
・どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができるため、統計学は武器になる。勘と経験に基づく議論は時間の無駄。
・データをビジネスに使うための3つの問い。何かの要因が変化すれば利益は向上するのか？そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか？変化を起こすことが可能だとしてそのコストは利益を上回るのか？これに答えられて初めて見通しが立つものであり、そうでなければわざわざアクションを起こす意味はない。
・十分なデータをもとに適切な比較を行うという基礎を身につけること。無意味な分析は世の中に溢れている。
・ただの集計ではなくその誤差とp値についても明らかにすること。
・攻めのための統計学「ミシンを2台買ったら1割引」で売り上げは上がるのか？バカと思える思いつきでも誤りと認めることは愚かである。アメリカの実在企業で一人当たりの売上を3倍にした実例で、近隣や友人を誘って共同購入を促していた。

2023/03/14

今から10年前に出された本ではあるが、23年の今読んでも、統計学に対して向き合い方がわかる本であった。

特に分野ごと、目的によって求められる正確さや結果が異なり、統計の取り方も変わってくるということは、色々データを見る上で念頭に置いておきたい。

エビデンスという言葉がよく用いられるようになった中で、データが統計学的手法によって出されたものなのかをしっかり吟味しなければならない。
今まで鵜呑みにしてきた話の中には、そうでない物がたくさんあったような気がする。

2023/02/08

ビジネス上でデータ分析を〜、ビッグデータが〜という表層的な話は山ほど出てきますが、そこに対するプロとしての純粋な指摘が本に書かれています。
それを見ることで素人が陥る分析の罠が理解できる大変役に立ちました。

2023/02/06

とても面白かった。
統計学に関しての知識が乏しかったため、全ての部分を理解することはできなかったが、すごくタメになった。
繰り返して読む必要のある本だと感じた。

2023/01/12

ITの統計学
・データマイニング、機械学習、人工知能、自然言語処理
・ビジネスインテリジェンス、競合分析
・分析、統計-特にウェブ分析、A/Bテスト、統計解析

・何かの要因が変化すれば利益は向上するのか？
・そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか？　
・変化を起こす行動が可能だとしてそのコストは利益を上回るのか？

統計学の6つの分野
1*実態調査を行う社会調査法
2*原因究明のための疫学・生物統計学
3*抽象的なものを測定する心理統計学
4*機械的分類のためのデータマイニング
5*自然言語処理のためのテキストマイニング
6*演繹に関心をよせる計量経済学

2022/12/27

ちょっとガンダムだけど。
ガンダムの影響か、ちょっとヤンチャだけど。
でも、だからなのか、
納得できることが多かった。
途中からは難しかった。
それは私の課題ですが。

2022/12/06

ー相関関係（順番を逆に考えても良い）と因果関係（yとxの関係性は重要）の違いを認識する
ー経験のみを元にして判断するのではなく、統計を理解して根拠のある判断を行う。
ー綺麗なグラフだけを使っても意味がない。その結果から具体的にどのような行動を行うのか決める。