ナンバーセンス ビッグデータの嘘を見抜く「統計リテラシー」の身につけ方

カイザー・ファング(著者), 矢羽野薫(訳者)

• 販売会社／発売会社: CCCメディアハウス
• 発売年月日: 2015/01/01
• JAN: 9784484151014

商品レビュー

2021/10/09

ビジネスでありえる数字を使った考える話題の例
色々考える必要があるよねという話だけど、なんか読みにくい。数字の話を文章では辛いな

シンプソンのパラドックス、中央値をずらす為の工夫、マーケティング、判定基準、予測モデル

2019/02/03

統計などを見るときに注意しないといけないことが、具体的な事例を使って書いてあってよかった。結局のところ、そのデータがどのように取得されているのかを知り、その条件により、どのようなことが起こりうるのか考えながら、データを見る必要があるのだと感じた。

2017/01/01

統計的センスについて語られた本。ビッグデータが重要だと言われているが、たくさんデータを集めれば自然と因果関係が見つかるというものではなく、正しい結論のためには正しいセンスが必要だというものだ。分析するためには正しい仮説が必要だし、相関関係が因果関係を示すものでないことにも注意することが必要だ。このような状況で、「問題あるデータやアナリストを見たときに、何かが違うと感じる。それがナンバーセンス」だということだ。

その例として、Gruponのビッグデータによるターゲティングの嘘が暴かれる。実際の問題として全く興味のないクーポンが送られてくることがある。店の方からしても、クーポンがなければ来なかった客が来れば店にとってはプラスだが、クーポンがなくても店に来るお客が使ったクーポンは店にとってはマイナスになる。そういった客はリピーターになりにくいという問題もある。そのようなお客が増えることで、お得意さんの足が遠ざかる可能性もある。

他にも、大学ランキングの大学側の統計情報の操作、肥満と脳卒中のリスクの評価、アメフトのシミュレーションゲーム、などが取り上げられている。

統計情報って扱う人によって薬にも毒にもなるわなと。

少し翻訳について言うと、NFLのレジェンドPeyton Manningの弟で、スーパーボウルを制したこともあるEli Manningのことを「エリ・マニング」と訳してしまうのは少々迂闊だと思う。Eli Lillyという会社もあるのだから、きちんと「イーライ・マニング」と訳してほしかった。そのあたりに翻訳者としての誠実さが出るんだろうなと思うんだけれど。どうでもいいと言えばどうでもいいことなんだけれども。