データ分析失敗事例集―失敗から学び、成功を手にする

尾花山 和哉/ホクソエム【編】

共立出版（2023/08発売）

• サイズ 46判／ページ数 280p／高さ 19cm
• 商品コード 9784320125674
• NDC分類 007.6
• Cコード C3041

出版社内容情報

【データサイエンティストたちの悪夢】

・上司が「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクト
・自分が期待した結果しか認めないクライアント
・プロジェクト終盤でもまだ手に入らないデータ
・分析手法にしか興味がない分析者
・最終報告後にやっと決まる仕様


【その分析、もう失敗しているかも…… 失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】


本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。
データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場となる経営者や企画部、マーケティング部に所属する方々に送る、失敗から学び、成功への道筋を描くための必読書――失敗は成功の母である！

目次

１　「えーあい」でなんとかして！（ＵＩを統一してＵＸが破綻する；誰のための仕事？それが問題だ；最先端アピールのための最先端プロジェクト　ほか）
２　翻弄されるデータサイエンティスト（成功した報告しか聞きたくない；ターゲティングの必要性；決定木分析は決定木だけではない　ほか）
３　その失敗を超えてゆけ（カオス状態のＢＩレポート；用意できたのは集計データのみ。予測精度はどこまで…；取ってびっくり、こんなに使えるデータは少ないのか　ほか）

著者等紹介

尾花山和哉［オバナヤマカズヤ］
大学では生体分子機能工学を専攻。外資系コンサルティング会社では、主に製造・流通業のクライアントに対して戦略・ビジョン策定の支援やデータ分析プロジェクトへの参画に携わる。ベンチャー企業では、新規事業開発・運営や技術研究に従事。現在は、新技術の社会実装をテーマに、組織論やサービスデザインの観点も交えた課程解決やアドバイザリー、講演を生業としている。趣味はＳｃｉｅｎｃｅ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[R]

タイトルの通り様々な失敗に終わった案件を集めた本。簡単な振り返りもしてあるのだけど、ある程度類型化しそうというか、どっかで見たような、身近にあるようなといったことばかりで、読んでて気が滅入ってしまった。ことデータ分析としてあるものの、ITに関する新技術導入時にありがちな失敗と類似してて、手段と目的が入れ替わるということが、あらゆる場面で発生するというのが興味深いというか、痛々しい。ステークホルダーが誰かという視点はポイントだなと思った。

2024/12/05

[くらすけ]

『勝ちに不思議の勝ちあり、負けに不思議の負け無し』と故野村克也さんも述べていたが、失敗集は教訓になりやすい。特にデータ分析は鮮やかな成功例が語られやすいので本書は貴重。これから、データサイエンティストになりたい方、分析者と働く必要のある人、会社の意思決定者には薦めたい。

2023/10/29

[奈良 楓]

【良かった】●　過去ユーザー側としてシステムに触れる仕事をしていたので読みました。　●　アマゾン等の評価の低さは若干専門性の高い本だからかもしれません。私も理解が追い付かないところがあったものの、良書と感じました。　●　データ分析の影に組織や人、検討の甘さがあるのがよくわかります。関係した人の所属する組織やバックグラウンドを明らかにしているのも、そういった失敗の側面をわかりやすくするためなのでしょう。　●　「失敗」事例とありますが、失敗の効用もあとがきでしっかり述べています。

2024/05/03

[ireadertj]

同じ業界にいるのであるある感が半端ないｗ やはり、データ分析（だけではない気もするが）は、ビジネスの課題が何なのか、そしてそれに向き合う体制作りが以下に必要不可欠なのかがよく分かる。それができて課題に対して、必要なデータが揃えられるかなどの準備・確認など基本的なことを行えるかでほぼ勝敗が決まってくる気がした。 そして、この本の最後のほうにでてくる『ユーザのためにできる最も適切なことはなにか？』（ユーザだけでなくビジネスも）がある意味すべてな気がした。

2023/08/07

[ちーくん]

データ分析ならではの失敗・注意点を具体的に知れるという点でとても勉強になりました。「データ分析は結果だけを見るのではなく、その分析の途中でエンジニアが得た情報や世界を様々な形で吸収した方が良い。」ここに、とても納得しました。分析結果をだらだらと共有するのとは違うという点にも注意ですが、分析系の業務は結論だけをシンプルに拾っていくだけだと「実は大事な示唆」が抜け落ちてしまうことがあるんですね。

2024/09/29