内容説明
データ分析、仮説検証とは何をすべきなのか？今すぐ現場で実践できる方法を詳解。“アウトプット”“意志決定”の質を高める必須スキル。
目次
第１章 アウトプットの質を高めるとは（ビジネスシーンでの「アウトプット」とは何を指すのか）
第２章 事実・データから仮説を立てる（事実・データから仮説を立てる；仮説を立てる際に心がけたいこと ほか）
第３章 裏付け補強型の検証で仮説を強くする（仮説の精度を上げる；仮説の精度の確認 ほか）
第４章 実験で仮説の精度を高める（仕事の基本としての実験型の検証；実験型検証で仮説そのものを検証する ほか）
著者等紹介
生方正也［ウブカタマサヤ］
ＨＲデザインスタジオ代表。東京大学文学部卒業。日産自動車にて、取引先部品メーカーの経営分析・指導を担当。ウイリアム・エム・マーサー（現・マーサージャパン）にて、人事制度改革、組織変革等のコンサルティングに従事した後、グロービスを経て独立。現在は、人材開発、組織変革に関するコンサルティングに携わると同時に、ロジカルシンキング、情報活用術、仮説思考などの分野の指導、著作活動を行っている（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）
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感想・レビュー
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hayataka
3
普段なんとなくやっている仮説思考と検証方法について体系的に学べる。データの性質（定量、定性）に応じて、仮説の立て方、検証方法（実験検証型、裏付け検証型）を解説。適宜、分かりやすい図表とケース問題で理解が進む。あとは、実践あるのみ。守破離を目指します。2015/08/16
リョウ・アズナブル大佐
0
こーゆー系か。。仕事場で本を片手に実際にやってみないとわからないやつだな。メモとして記録。 仮説には「実験型」と「裏付け補強型」がある。 仮説とは「状況を正確にまとめた50字〜70字程度のもの」 分析は定量、定性的な分析に分けて実施する必要があり①時系列比較②自分なりの基準比較③外部の比較対象との比較をしなければならない。 あとはこれをPDCAサイクルで回していくだけ。 中々難しいけどね。 良書ではあった。2016/02/08
けー
0
仕事をする上で必要な仮説、実行、検証の流れを深めたく購入。様々なことが書かれていて難しかったが、仮説を立てるにせよ、検証をするにせよ事前に深く準備を行い、細分化していかなくてはならないと感じた。一つ一つの行動の前に、その意味や目的を深く考えてから行動しなくてはならないと思った。2015/09/19
らららしゅら
0
仮説「こうなんじゃないか？」 目的に沿って、入手すべきデータの選定、データの収集、目的に沿って比較、一言でまとめる。 検証「やっぱりね/違うんかい！」 効果はあったか？何が作用したか？ プロセスは次に応用。2025/04/06
Eiko Saito
0
定量データは比較して使う。時系列/自分なりの基準/外部の比較対象との（競合）。定性データは準備段階で整理することが大切。2019/03/08
