出版社内容情報
分析を行う上で必要となる基本的な用語の解説から様々な分析の手法、ケーススタディをわかりやすく解説。
データ分析の基本用語から、先進企業の分析手法まで徹底解説!
ビッグデータ時代が到来し、データの重要性が改めて見直されている今、
データの大小に関わらず、仕事の中で「分析」を求められるケースが増えてきています。
統計学を学んだことの無い方でも、最低限の分析能力は今後のビジネスの中で
必須のスキルといえます。
本ムックでは分析を行ううえで必要となる基本的な用語の解説から、
様々な分析の手法、ケーススタディをわかりやすく解説。
また、「需要予測」「売り上げ向上」「コスト削減」「人員最適配置」などの
トピックごとに、どのようなデータに着目し、どの分析手法を用いればよいかを
「インデックス形式」で示します。
現在、業務でデータの分析を求められている方、分析に必要なフレームワークや
分析手法を学びたい方など、データ・アナリティクスに関心を持つ、
全てのビジネスパーソンにとって必読の一冊です。
■キーワード解説
平均、標準偏差などの基本用語から重回帰分析、ベイズ統計などの専門用語まで析に欠かせないキーワードがわかる!
[ 平均/標準偏差/正規分布/KPI/需要予測/R/重回帰分析/ベイズ統計/ロジスティック回帰分析 ほか ]
■分析事例
アナリティクス先進企業はどんな分析を行い、データを活用しているのか?
14のケーススタディとその分析手法の解説を掲載。
[ローソン/DeNA/りそな銀行/イーブルパス/オルビス/大阪ガス/良品計画/大林組/日本エスリード/セブン&アイ・ホールディングス ほか]
■キーパーソンインタビュー
圏内外のトップデ タサイエンティストの分析手法・考え方に迫る。
[英エコノミスト誌 データエディター ケネス・クキエ氏
iAnalysis 代表 倉橋一成 氏
電通クリエーティブ・テクノロジスト 米運香子氏
ライフログ総合研究所 所長 梅田仁氏 ほか]
●第1章 Intertiew/インタビュー
(1)ケネス・クキエ氏×楽天・北川氏 対談
(2)良品計画・奥谷氏×倉橋氏 対談
(3)プラネットOS Rainer Sternfeld氏インタビュー
●第2章 Introduction/データ分析とは アナリティクスをどう使いこなすか
(1)アウトカム編
(2)解析単位編
(3)説明変数編
●第3章 View/目的別分析手法
営業部門/マーケティング部門など
●第4章 CaseStudy/ケーススタディ
(1)現状を“知る”
◇ケース1/イーグルバス
解説1:モニタリング
◇ケース2/セリア
解説2:KPI厳選
◇ケース3/りそな銀行
解説3:マーケティング調査
◇ケース4/ローソン
解説4/顧客分析
◇ケース5/明治安田生命保険&富国生命保険
解説5/テキストマイニング
(2)データから“意思決定する”
◇ケース6/セブン&アイ・ホールディングス
解説6:仮説検証
◇ケース7/DeNA
解説7:広告効果測定
◇ケース8/日本エスリード
解説8:施策効果検証試験
(3)将来を”予測する”
◇ケース9/日本航空
解説9:反応スコアリング
◇ケース10/オルビス
解説10:ライフタイム分析
◇ケース11/大林組
解説11:需要予測
◇「ケース12/大阪ガス
解説12:故障予測
(4)全体から“個別化する”
◇「ケース13/アサヒビール
解説13:個別最適化
◇ケース14/良品計画
解説14:レコメンデーション
●第5章 Keyword/キーワード
1.平均
2.標準偏差
3.正規分布
4.相関
5.KPI
6.SWOT分析
7.機械学習
8.BI(ビジネスインテリジェンス)
9.オープンデータ
10.インフォグラフィック
11.MtoM
12.ビッグデータ
13.CDO/CAO
14. クロス集計
15. 重回帰
16. ロジスティック回帰
17. ベイズ統計
18. ベイジアンネットワーク
19. コレスポンディング分析
20. アソシエーション分析
21. 検定(仮説検定)
22. サポートベクターマシン(SVM)
23. R
●第6章 How to Analysis/私の分析法
(1)コンサル、ソフトバンク、ブレインパットを渡り歩いたデータサイエンティスト
塩澤洋一郎氏
(2)元アップル、現ライフログ総合研究所のデータサイエンティスト
梅田仁氏
(3)電通 クリエーティブ・テクノロジスト
米澤香子氏
感想・レビュー
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犬こ
ゆき
Toshiharu Hayashi
Naohiko Oikawa
yk