内容説明
アイデアや仮説を引き出すデータ分析の極意。それは初期段階から「思考のためのグラフ」を描くこと。計量経済学・データ分析の専門家がリサーチ／ビジネスに役立つ「統計のセンス」をわかりやすくレクチャー！
【目次】
第1章 魅力的なグラフを描くための準備
まずはデータの特徴を知る
２種類以上のデータ同士の関係を知る
説得力のあるグラフを描くための統計的思考
気づける人は「じゃない方」を考える
第2章 粒度を操れば見えてくる
見たいもののために集計粒度を変える
基礎的操作だけで季節性を可視化する
第3章 データを組み合わせて解像度を上げる
食事の実態を明らかにする
コロナ禍の宿泊業を分析する
ペットと住まいについて考える
第4章 人の動きを把握する分析
大きな構造変化が起こったときの分析
クラスタリング分析
第5章 人の行動を変えるための分析
ふるさと納税改善の余地を探す
「反実仮想」で確度を高める
第6章 データが少ない分野での戦い方
デジタル経済の実態をつかむには
見えにくい自然災害への備え
第7章 効果的なアンケート調査の極意
いいアンケート、いまいちなアンケート
調査の質が上がる工夫 ほか
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
おせきはん
25
データを分析する際の留意点やグラフ化のコツなどが、わかりやすく解説されています。多角的にデータを見たり様々な指標をもとにグラフ化することで新たな気づきを得られるという視点は重要だと思いました。アンケート調査における設問項目の工夫に関する説明も納得感がありました。2025/03/09
左手爆弾
3
統計学やデータサイエンスというより、データビジュアライゼーションの本。もっとも、統計の基礎である平均値・最小値と最大値・中央値を順番に見て、最小値を外れ値として削除する場合は最大値も除外するなどの基本的な手法も説明してくれる（そもそも、外れ値の除外はあまりしない方がよいらしい）。中央値は極端な外れ値の影響を受けないため、平均値よりも頑健な数という指摘はなるほどである。持っているデータから何が言えるのか、データから見えるの「じゃない方」を見極めることも大事。2025/11/09
ジュニア
1
統計自体に寄りすぎず、ビジュアル手法の重要性を説いている所に新しさを感じた。実践する6ステップ ①持っているデータで見えるものと見えないものが何かを把握 ②じゃない方が何かを考える ③迷ったら線グラフで描く ④データの特徴が見える粒度で集計 ⑤複数のデータを重ねる ⑥結論が散布図 2025/05/10
atamura
1
仮説からの分析ではなく、分析から仮説を見つけるためのデータの取扱いやグラフ化などの留意点を初学者にも親しみやすい文体とイラストで解説する。ただ、第２章以降は筆者による分析結果の紹介の傍らで分析手法が断片的に解説されているため、本書の目的に照らすと、もう少し手法を体系立てて、用語も解説しながら説明すると、よりわかりやすかったかもしれない。また、「折れ線グラフ」を「線グラフ」（p.38）と表記する、あるいは「欠損値」を「欠測値」と異なる概念として定義する（p.46）など、表現が正確なのかやや気になる。2025/02/23
雪だるま
0
パソコンやAIの発達により、個人でデータ分析を行える環境が急速に整備されてきた。異なるデータを組み合わせて情報の解像度を上げる手法や、時間や地域の粒度を揃えることで視覚的に理解しやすいデータを出す。2025/06/24
