それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らない できる人のデータ・統計術 の商品レビュー

柏木吉基(著者)

2024/04/03

データから取り掛かってはだめ。仮説を立ててその仮説を確かめるためにデータを見に行くの順序。

データの見方もいくつかあり、
スナップショット…あるその時を可視化する
トレンド…時間軸での変化を可視化する
ポジショニング…2軸の散布図で可視化する

データ（定量情報）だけでなく現場の声など定性情報との整合性も確認しておく。

すべてのデータ分析は最終、課題を解決するため。分析して報告するだけでは不十分。

2024/01/14

内容は基本的なこと。平均、偏差や相関係数あたりまで。

ただ教科書的な書き方ではなく、いかにビジネスで生かすかという感じなので、実務的な統計入門としてはいいと思う。

データ分析で自動的に何かが出てくるものではない、というのは納得。原因分析も、同じデータで人によって正反対のこと言ったりするから。

2018/08/31

高木さんの「ロジカルプレゼンテーション」と同じく、アウトプット前提の話かつ、わかりやすく勉強になった。数値扱うなら統計知らないとアカンよなとしみじみ

2016/03/25

ロジカル、クリティカルシンキングと実務統計基礎の入門みたいな感じ。一つ一つの内容は難しくないが、使いこなせているかというと、そうでもない。入社５年目くらいまでに身につけられればイイと思う。

2016/03/13

データをビジネスで使う意義や具体的なやり方を指南した内容。

CORREL関数で相関を見ていくことは必要だと感じる。

しかし、データを分析する時間をいかに減らしていくべきかは課題である。

2015/12/22

単なるデータの羅列ではなく、データをいかに解析して見せていくかを解説した本。いかに仮説を立てるかがキモ。この方面が全然できておらず、参考になる。自分なりに試してみる。

2015/12/12

【要点メモ】

◎データ分析の超入門書としてはOK。しかし、これだけでは足りないので、他の資料は必ず読む必要あり

・課題を整理
→①定義を明確に
②定量化
③比較対象を明確に
④事実とそれ以外を切り分ける

・仮説を立てることで、データ整理からデータ分析が
できるようになる
仮説をたてるポイント
○○が、××だと、△△が■■になる。
この形におとして、見るべきデータを検討する。
★トレンドを見る
→売上だけでなく、好調な波なのかそうではないのか
★比較で差をみつける
→ポジショニング
★共通項をみつける
★スナップショット
→一定期間のみのデータ

・平均
→平均値とは、データの真ん中、中心にあるとはかぎらない。
→平均値に近い場所にデータが集まっているとは限らない
→平均値がデータ全体の代表的な値であるとは限らない

・標準偏差
→データ全体をまとめたことによって、見落とした情報を拾い集める。元のデータのばらつきを見る。
→ヒストグラムというグラフにデータ全体を表せば可能。
→STDEV関数でとらえられる
→規模の違いがあるときは、変動係数を使ってばらつきを比較する

・相関分析で原因を特定する
→二つのデータの結びつきが、弱いのか強いのかを知る。例：DMを送ったら、来店者数が増える。結びつきが強いは１、相関なしは０、結びつきが弱いのは-1が基準
→CORREL関数を使用
→これをやるときのみ、外れ値には注意する

2015/10/13

これはたまたま手にしたけど
本当に目から鱗の内容です。

私は文系で数字にも弱いけど

でも

数値で納得させられる。

ただグラフにしたり
数値で表すのではなくて
根拠を持って
仮説を立てて
あるデータの中から
立証することの大切さを
読みやすく書いてある。

仕事のときに傍に置いて
参考にしながら資料つくると
いいともう。

見なくてもこれ位の資料が作れるようになりたい。