武器としてのデータ分析力 データ・サイエンティストの「未来を予測」する技術

中西達夫

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784534052063
ISBN 10 : 4534052065
フォーマット
出版社
発行年月
2014年07月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
237p;19

内容詳細

◆データを「武器」にするために
マーケティング、商品開発、セールス、経営企画など
いまや、データ活用はあらゆるビジネスシーンで必須です。
本書では、

・社内のデータを活用したいが、どこから手をつけたらいいのかわからない
・分析結果から「正しく判断」するポイントを知りたい
・社内でデータ・サイエンティストを育成したい

といった要望のある人向けに、データ・サイエンティストとして活躍する著者が、
ビジネス価値に直結する「データ分析」の手法についてわかりやすく解説します。

◆「データ分析」の世界を俯瞰する
効果的なデータ分析には「手順」があります。
1データの把握 → 2方針の確定 → 3隠れた要因探し → 4マップ作成
本書では、この手順に基づき、全体を俯瞰しながら、必要な考え方、取り組み方、
活用のしかたを説明します。

【売上実績から効果的な戦略を立てたい】
誰が何を買ってくれそう? → 顧客特性分類 → クラスタリング → 決定木

【自社の強みを生かせる商品/サービスは?】
市場のどこが狙い目? → ポジショニング → 因子分析 → 多次元尺度法

【流通のムダを省きたい】
仕入・在庫管理 → 推定・検定 → 回帰分析

など、具体的な事例を豊富に交えて、現場で役立つポイントを紹介します。

具体的な統計解析の手法や、解析ソフトの操作などは本書では触れませんので、
初心者にもよくわかる一冊です。

著者
中西達夫(なかにし たつお)
1966年東京都生まれ。筑波大学大学院理工学研究科中退。その後、半導体、ゲームソフトウェア、オープン系システムの開発に携わる。日本初のリコメンデーションシステムをつくったことをきっかけに、統計解析の世界へ入る。現在は、統計手法を応用したシステム開発、企業へのコンサルティング活動を手がけている。(株)モーション専務取締役。
科学技術をやさしく説明することを自らのライフワークと定め、模索中の日々。著書に『悩めるみんなの統計学入門』(技術評論社)、『統計データをすぐに分析できる本』(アニモ出版)がある。

畠 慎一郎(はたしんいちろう)
1978年福島県生まれ。明治学院大学大学院経済学研究科修了(経営学修士)。大学時代に経済数学、金融工学を、大学院時代にマーケティング、消費者行動研究を専攻。データを活用したマーケティング戦略について学ぶ。
在学中、個人事業としてWebマーケティング事業も手がける。卒業後、データ分析ソフトウェアメーカーにて戦略立案、Webマーケティング、広報、キャンペーン立案・実行など、マーケティング全般に携わる。現在、日本アイ・ビー・エムにてマーケティング業務を担当。


【著者紹介】
中西達夫 : 1966年東京都生まれ。筑波大学大学院理工学研究科中退。その後、半導体、ゲームソフトウェア、オープン系システムの開発に携わる。日本初のリコメンデーションシステムをつくったことをきっかけに、統計解析の世界へ入る。現在は、統計手法を応用したシステム開発、企業へのコンサルティング活動を手がけている。(株)モーション専務取締役

畠慎一郎 : 1978年福島県生まれ。明治学院大学大学院経済学研究科修了(経営学修士)。大学時代に経済数学、金融工学を、大学院時代にマーケティング、消費者行動研究を専攻。データを活用したマーケティング戦略について学ぶ。在学中、個人事業としてWebマーケティング事業も手がける。卒業後、データ分析ソフトウェアメーカーにて戦略立案、Webマーケティング、広報、キャンペーン立案・実行など、マーケティング全般に携わる。現在、日本アイ・ビー・エムにてマーケティング業務を担当(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)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

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  • 犬こ さん

    データ分析手法と、そもそものデータ分析の考え方に的を絞っている説明本。なので、各手法の細かい解説は、かなり省かれているけれども、何よりも分析の考え方、まだまだ分かっていないなと気づかされました。再読確定本。

  • 犬こ さん

    再読。あらためて読むとあらゆるデータ分析の手法が足早に羅列されており、具体的にとなるとこの本ではまかなうことは出来ませんが、手法のサマリー用として確認する分には、役に立ちそうです。

  • 二階堂聖 さん

    データの基本形、呼び方といった基本的なものの説明と実際に分析をしていくミニストーリーで構成されている。 データ分析をするのに必要な、データを分析する能力、分析ツールを操作する能力、ビジネスを理解する能力の3能力を複数人で分担して社内にデータ分析のできるチームを作るというのはやってみたい。 『データ分析にとって最も重要なポイントが「業務知識とその関連知識」です。(略)その分野の業務知識・仕事の知識のない人が、データ分析などできるはずがありません。(P25)』

  • ゆき さん

    統計の基礎的な話と分析事例をコンパクトに載せてある。全体像がつかめないとてんこ盛りの印象。データ分析には、探索型と目的型があるという。 探索型といってデータはあるがどうしたらいいかわからないというところから始まるというスタンスそのものに疑問を感じてしまった。

  • かわ さん

    データ分析に興味があったので、読んでみたけどわかるようなわからないような…もう少しわかりやすい入門編みたいな本から入ると理解しやすいかもしれないです。

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