真実を見抜く分析力―ビジネスエリートは知っているデータ活用の基礎知識

ダベンポート，トーマス・Ｈ．〈Ｄａｖｅｎｐｏｒｔ，Ｔｈｏｍａｓ Ｈ．〉/キム ジノ【著】/河本 薫【監修】/古川 奈々子【訳】

日経ＢＰ（2014/04発売）

• サイズ B6判／ページ数 325p／高さ 19cm
• 商品コード 9784822250058
• NDC分類 336.83
• Cコード C0034

出版社内容情報

的確な意思決定につながるデータ分析のための考え方、データ分析専門家との仕事の進め方を、幅広い多数の実例を交えて解説する。

もう勘には頼らない！

“アナリティクス界のドラッカー”が教える、
たった6ステップでできるデータ分析

ベストセラー『分析力を武器とする企業』（2008年発行）以来、データ分析を企業経営に活かすことの重要性を早くから、説いてきた経営学者ダベンポート。インターネットと技術の発展により、「何でもデータが取れる」今、一般ビジネスパーソンも仕事でデータ分析を使わない手はない。自分で数字を計算・分析まではせずとも、分析手法や結果についてデータサイエンティストたちと議論ができるようになるためのコツを3段階6ステップで解説する。

第1章　だれにでも分析力は必要
第2章　「何を解決したいのか」を明確に！
第3章　分析手法について知っておく
第4章　分析結果を伝え、実行に移す
第5章　分析には創造力が不可欠
第6章　数字を怖がるな！
第７章　分析専門家と働くコツ

【著者紹介】
米バブソン大学のIT・経営学の教授であり、マサチューセッツ工科大学（MIT）のデジタル・ビジネス研究センターのリサーチ・フェロー。ハーバード大学ビジネス・スクールで教鞭をとった経験もある。データ分析をビジネスに活かすことを早くから提唱し、「アナリティクス界のドラッカー」と称される。分析力を磨くことが企業によって競争優位になりつつある現象を取り上げた著書「分析力を武器とする企業」（日経BP社）はベストセラーとなった。

内容説明

データ分析を企業経営に活かすことの重要性を早くから説いてきた経営学者ダベンポート。インターネットと技術の発展により、「何でもデータが取れる」今、一般ビジネスパーソンも仕事でデータ分析を使わない手はない。自分で数字を計算・分析まではせずとも、分析手法や分析結果について分析専門家と議論できるようになるためのコツを３段階６ステップで解説する。

目次

第１章　だれにでも分析スキルは必要
第２章　「何を解決したいのか」を明確に！
第３章　分析手法について知っておく
第４章　分析結果を伝え、実行に移す
第５章　分析には創造力が不可欠
第６章　数字を怖がるな！
第７章　分析専門家と働くコツ

著者等紹介

ダベンポート，トーマス・Ｈ．［ダベンポート，トーマスＨ．］ ［Ｄａｖｅｎｐｏｒｔ，Ｔｈｏｍａｓ　Ｈ．］
米バブソン大学のＩＴ・経営学教授であり、元米ハーバード大学ビジネス・スクール客員教授。データ分析をビジネスに活かすことを早くから提唱し、「アナリティクス界のドラッカー」と称される

キムジノ［キムジノ］
韓国国防大学校の経営学と統計学の教授。ペンシルバニア大学ウォートン・スクールで博士号を取得。ビジネスや社会におけるさまざまな問題を解決するために、データ分析をどう使うべきかを研究している。また個人の分析スキルを伸ばすための教育プログラムの開発・運営も行っている

河本薫［カワモトカオル］
大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長。京都大学工学部数理工学科を卒業し、同大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了後、１９９１年に大阪ガス入社。２００５年、大阪大学にて博士号（工学）を取得。この間、米国ローレンスバークレー国立研究所に客員研究員としてエネルギー消費データ分析に携わるなどの経験がある。２０１３年、「第１回データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」（日経情報ストラテジー）を受賞

古川奈々子［フルカワナナコ］
翻訳家。東京医科歯科大学歯学部卒（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

※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。

[犬こ]

①問題意識→②過去の知見のレビュー→③モデル化(変数選択)→④データ収集→⑤データ分析→⑥結果の説明と実行 。問題提議から解決策まで、6つのステップを経て実行φ(．．)

2015/03/08

[templecity]

データ分析をしてそれをビジネスに活かすための手法について述べている。ケプラーがケプラーの法則を見つけたのは星の動きの分析。ナイチンゲールが戦場での負傷者と生存率の分析で致死率を低めた貢献は上手く言葉に表せたから。一方、メンデルも世界的な発見をしているのだが、上手く表現できず注目されたのは発見後20年も経っている。円周率の数字の並びに法則性は無いことを今のコンピュータが検証している。

2019/04/01

[kiki]

データサイエンティストを目指す方にオススメする本。マーケティングで価格、店舗の場所、顧客ターゲティング、広告。サプライチェーンで在庫、保管庫、流通経路。財務で業績要因、スコアカード、指標予測。人材で採用、離職予測、育成などで役立つ。定量分析では、①問題認識②過去のレビュー③モデル化④データ収集⑤データ分析⑥結果の説明と実行の順で説き示す。重要な分析、分散分析→集団平均が等しいか比較、因子分析→相互関係のある変数から因子を選択、カイ二乗検定→分布の適合度調査。

2017/10/08

[M_Study]

データサイエンスはPythonとかTensorflowといった道具の話に目が行きがちだが、その前段の課題の設定や、後段の分析結果の伝え方、そして説明を受ける側の統計知識が重要であることがわかる。ただし本書はデータサイエンティストが社内にいて当たり前的な前提があるので注意。日本の会社ではまず社内の人材発掘や協業相手探しから始める必要がありそう。

2019/12/28

[げん]

データ分析のプロセスを6つのステップにまとめている。シンプルで汎用的。多くの成功事例、失敗事例を6ステップで説明してあり、訳も、とてもわかりやすい。ステークホルダーを常に意識して分析をすべき。没頭とハードワークが閃きを生みだす。など、客観的に見える定量分析の現実を垣間見れるのも面白い。

2014/08/05