問題解決ができる！武器としてのデータ活用術 の商品レビュー

柏木吉基(著者)

2024/12/15

―ビジネス本―

データの中に答えは無い

何故なら、、
が詰まった本。

確かにそうだよね。と思う部分と、知りたいところは、そこじゃないかも。と思う部分があった笑
何をするにしても、目標目的がハッキリしていないと、たどり着けないよ？って、言われている気がした。

2024/02/12

⬛感想
データ分析をしたいと思っている人は、データリテラシーを上げるために一読の価値あり
再読。データ分析のもやもやが解消された
一時期熱心に統計学を学んでいた。だけどちっとも分析力が上がっている気がしなかった。
別の本で問題解決の本を複数読んで遠回りして本当の意味で理解出来た
⬛意見
私も含め、データ分析=データ把握、現状把握だと思っている人がいる。そういう人たちは手元にあるデータをグラフにすることで満足するか、自分なりの過大な解釈を入れてそれが正しいか誤っているかに終始論じている
そうではなく、あくまでデータは事実・結果を映し出すものにしか過ぎず、本質は分析者が何が問題で、何を解決したいのか。そのためにどんな行動をおこしたいのかを明確にすることが最も重要である。
⬛気づき
データに答えなんて無い
データの海に飛び込んで、答えを探そうとすると永遠にさまようことになる
仮説をたて、検証するために必要な情報を集め結果→結論を出す。これが大事
現状把握は結果だけ
まず何を知りたいのか、問題は何なのかを明確にする
問題解決はWhat→Where→Whyの順で考える
何が問題なのか
どこに問題があるのか→何のデータの、何の指標が必要なのか
なぜ起きているのか？→検証するための指標をさらに特定する
⬛ToDo
分析のまえに問題を定義する、仮説を立てる
仮説を検証するための指標を特定する
結論から行動をおこす

https://self-methods.com/rn-how-to-use-data-as-a-weapon/

2024/01/04

めも

考えて:分析前の問題・目的定義と仮説構築
作業して:分析そのもののスキルや知識
考える:分析結果の解釈とストーリー構築

Q.あなたは何を知りたいのか。それを知って何をしたいのか。そのためには、どんなデータ指標が必要なのか
→この問いかけを自らにしましょう

データ分析は目的化されやすい。そうではない。手段です。ツールに過ぎない。

データ活用のプロセス

表面的な現象
↓
(目的・問題定義)
目的・問題を定義する※具体的に/問題なのか要因なのか方策なのかの意識を
↓
指標を特定する
↓
(現状把握・評価)
現状を把握する
↓
評価をする
↓
(要因)
要因を特定する
↓
(方策)
方策を考える

自分が考えることをロジカルに客観的に相手に伝え、理解・納得してもらうか。自ら結論に至るストーリーを構築できるスキルが大事

(問題定義)
問題と要因が混ざっていないか、主観でしかない想定が要因とされていないか.目に見える現象ではないか.で、何がどれくらい具体的に問題なのか、その問題はやはり要因が混在していないか.想定や仮説に過ぎないのではないか、目的でもいいが具体的に定義しましょう、

比較する際のチェックポイント
(1)結論となる結果が得られるか(必ずしも結論通りの結果が得られるとは限らないが)
(2)比較することで「差」が見出せそうか

目的思考の人は、データによる結果を述べるのではなく、結論を述べること

要因候補の挙げ方と指標の特定の仕方
要因候補を上げる
↓
指標を特定する
↓
関係性を確認する

問題に対する要因は見つかるが、そのデータが存在しない時、(1)類似のデータを考える(2)今から集める(3)定性情報で対応する

分解のコツ
1.ペアコンセプト…対になるもの
2.自己否定
思いつきのアイデアを否定→次のアイデアも否定→どんどん否定してアイデアを出していく事

2022/09/03

単なる技術解説ではなく、実践的でためになるデータ活用術が書いてある。
表面的でないデータ分析術！

A：表象的な現象
B:目的・問題を定義
C:指標を特定
D:現状把握
E:評価
F:要因特定
G:方策を考える
という流れの表がきわめてわかりやすい。

2022/01/14

会社の研修で勧められて購入。
良書。
ただし、実践にはかなりの覚悟がないとできない。
（本だけでできるとは思わない。）

ちなみに社会人MBAでやるロジカルシンキングの授業と同じ内容。
どうせやるなら。学校に通って実践するといい。
僕はそうした授業を、受けたことがあるので、良い復習になりました。

2021/06/14

2時間くらいで読める簡単でわかりやすい本です。
データ集計や簡単な分析から入るのではなく、何を知りたいか問題を定義すること、それに適した分析をすることの重要性が書かれています。
相関分析ではわからない場合の要因分析(因果関係分析)の話はなかったので星4にしました。

2021/01/12

恥ずかしながら、データありきで分析してたなぁ。
目的、問題定義の明解化の重要性を再認識。

仮説▶︎データの流れが正しい分析。
データからすぐに方策に移るのではなく、
明確な要因の特定。
考えて、考えて、考える練習を続けよう。

2020/12/20

データ「分析」ではなく、データ「活用」。道具に翻弄されず、正しく問うこと、正解はない。基礎となるロジカルシンキングを鍛えなさい、と初心を忘れるべからず。とはいえ、道具を知って価値を想像する方向もあるので、日々、道具を知り、磨く努力も大切ですね。

2020/09/01

Data-Weapon Power
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798160467 ,
https://www.data-story.net/

2019/11/26

なぜデータ分析を学んでも、ビジネスに結びつかないのか──柏木先生が語るAI時代のデータ活用リテラシー
ゲスト：データ＆ストーリー代表 柏木 吉基氏
　　https://bizzine.jp/article/detail/4007