木田浩理

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本

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

木田浩理

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基本情報

ジャンル
：
ビジネス・経済
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784296107636
ISBN 10 : 4296107631
フォーマット
：
本
出版社
：
日経ＢＰ
発行年月
：
2020年10月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
伊藤豪, 高階勇人, 山田紘史 ,  
追加情報
:
２５６ｐ；19

内容詳細

文系がデータ分析する時代。三井住友海上で実証済みの無双のガイド。５Ｄフレームワークがあなたを成功に導く。

目次 : 第１章　経験値を上げる～失敗と成功の経験談～（多くの企業が直面している課題/ 失敗エピソード/ 成功エピソード　ほか）/ 第２章　実践５Ｄフレームワーク（ステップ１　Ｄｅｍａｎｄ/ ステップ２　Ｄｅｓｉｇｎ/ ステップ３　Ｄａｔａ　ほか）/ 第３章　５Ｄフレームワークによるデータ分析人材育成法（人材育成に苦慮する企業/ 管理職・リーダーのための５Ｄフレームワーク/ 文系データ分析人材の育成の留意点　ほか）

【著者紹介】
木田浩理 : 三井住友海上火災保険株式会社デジタル戦略部プリンシパルデータサイエンティスト。１９７９年生まれ。慶應義塾大学総合政策学部／同大学院政策・メディア研究科卒業。ＮＴＴ東日本・ＳＰＳＳ／日本ＩＢＭ・アマゾンジャパン・百貨店・通販企業等を経て２０１８年５月より現職。様々な業界で営業やデータ分析を経験。顧客視点に基づいたＣＲＭやマーケティング分析、データを用いた新規ビジネス開発が専門

伊藤豪 : 三井住友海上火災保険株式会社デジタル戦略部プリンシパルデータサイエンティスト。１９８１年生まれ。早稲田大学商学部卒業。ＳＰＳＳ／日本ＩＢＭにて約１０年間、ソフトウェア営業とデータ分析についてのコンサルティングを経験。その後通販企業へ転職し、データ分析担当として顧客や市場、広告などの幅広いデータ分析を行うとともに、同社のＣＲＭや商品改善も担当する。２０１９年から現職

高階勇人 : 三井住友海上火災保険株式会社デジタル戦略部シニアデータサイエンティスト。１９８１年生まれ。２００７年早稲田大学大学院文学研究科心理学科を卒業後、構造計画研究所に入社。データ分析についてのコンサルティングを経験。クライアントとして、製造業、通信業、自治体、大学等をはじめ、様々な業界のデータ分析を行う。また、行動経済学などの分野の学会発表なども行う。２０１８年から現職

山田紘史 : 三井住友海上火災保険株式会社デジタル戦略部シニアデータサイエンティスト。１９８５年生まれ。２０１０年に中央大学大学院理工学研究科を卒業後、電通イーマーケティングワン（現電通デジタル）に入社。マーケティング領域のデータを活用した施策効果検証業務に従事。その後、マーケティングコンサルティング会社や、フリーランスのアナリストとしての活動を経て、２０１９年から現職（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

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • ほし さん

    読了日：2022/04/02

    データ分析=理系の仕事、と捉えられがちですが、文理問わずデータ分析のスキルは今後働くうえで必要なものであると本書は語ります。データ分析を5Dフレームワーク(Demand,Design,Data,Develop,Deploy)に分解し、それぞれの要点が分かりやすく説明され、初心者の自分にもイメージが湧きました。データ分析人材の育成法について述べられている箇所は、そのままどう自分が学んでいけばよいかという点で応用が出来そうです。これからデータを使ってあれこれしようとする人にお勧めの一冊です。

  • エリナ松岡 さん

    読了日：2021/07/14

    自社内でデータ分析のチームを立ち上げる場合にちょうどいい感じの本かと思います。必要十分なだけ技能を身につけて、さっさと分析を本業に役立てる、といったスタンスです。また、サブタイトルにあるように、外部等から分析の専門家を招いた際は、そういった人材がビジネストランスレーター、つまり仲介者となることも目論んでいます。

  • ぶう さん

    読了日：2020/12/15

    企業でのデータ活用というと、すぐにデータサイエンティストを育成、採用しなければとなりがちだが、本当に必要なのは「ビジネストランスレータ」。データ分析担当者と現場との橋渡しをし、価値創出するのが役割であり、文系人材でもなることが可能。このような人材を社内に増やすことで会社は大きく変化する。データ分析PJには5つのステップ「Demand(要求)」、「Design(デザイン)」、「Data(データ)」、「Develop(開発)」、「Deploy(提供)」があり、これらをしっかりと意識して進めることが成功の鍵。

  • Taizo さん

    読了日：2021/08/15

    データサイエンティスト不要論であり、ドメイン知識を持った人が分析できれば（すれば）いいじゃん？といったニュアンス。5Dフレームワーク（①Demand②Design③Data④Develop⑤Deploy）と言う切り口でプロジェクトの進め方を解説、さらにそれぞれの段階における失敗事例と成功事例が5×2で10事例載っています。自分含む若手データサイエンティストは須く本書の内容を心に刻むべきかと。対象が非分析人材である以上、本書の内容は最低要求ラインだと思った方がいいので。（完全に自分への戒めです笑）

  • yyhhyy さん

    読了日：2021/02/21

    元SPSS販売営業で今はマーケティングの分析をしている人によるデータ分析失敗あるあると注意点の紹介本。機械学習で業務効率化や顧客サービスを改善するといったソリューション系の話はなく古き良きデータマイニング分野の今。その用途であればPython・Rより市販のソフトを現場が買え、というアドバイスはその通りだと思う。

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三井住友海上火災保険株式会社デジタル戦略部プリンシパルデータサイエンティスト。１９７９年生まれ。慶應義塾大学総合政策学部／同大学院政策・メディア研究科卒業。ＮＴＴ東日本・ＳＰＳＳ／日本ＩＢＭ・アマゾンジャパン・百貨店・通販企業等を経て２０１８年５月より現職。様々な業界で営業やデータ分析を経験。顧客視

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