統計に頼らないデータ分析入門 明日必要な目の前のデータを活かすための知識 サイエンス・アイ新書

データ分析のやり方をゼロから解説！
[目次]
序章 大事なのは手法よりも「データの見方」
データ分析はなんのためにするの？
そもそもデータ分析をするってどういうこと？
一般実務でのデータ分析とデータサイエンスとの違い
データ分析と“統計”の違い

第1章 データを見る視点
どのデータを使うのか〜データ選択の視点〜
データは“切って”中を覗く〜データ分解の視点〜
データを分解するときの「軸」の考え方〜データ分析の視点〜
データのドリルダウン/ドリルアップで“見る位置”を変える〜データ分解/集約の視点〜
使いデータの範囲はどう決める？〜データ範囲の視点〜

第2章 1軸の視点でデータの特徴を把握
多くの人が認識していない「データの種類の数」
1種類のデータから得られるもの
指標に集約して全体を把握する
“点”を“面”に変えるデータのとらえ方とは
グラフや表で視覚化する
比較で相対評価を行う

第3章 2軸の視点でデータの関係性を分析
「意味ある」2つのデータを探す
2データの関係性を可視化する
2軸視点へのシフトで得られる絶大な価値とは
2軸で見るときの注意点
定性的情報の2軸マトリックス〜クロス集計表〜

第4章 データ分析を実務に活かすには
仕事でデータ分析を使うためのプロセスを知る
各ステップを前に進めるには仮説が必要
仮説の立て方を考えてみる
データ分析を実務に活かす「考え方」を磨く

第5章 さまざまなデータ活用事例
1軸（1種類データ）の視点
事例1：売上減少課題を把握する
事例2：有料顧客層をあぶりだせ
2軸（2軸データ）の視点
事例3：顧客満足アンケート結果の活用〜因果関係の視点〜
事例4：顧客行動の違いでグループ化せよ〜データのグループ化〜
事例5：自分を本当に客観視できているのか〜“対”の関係の視点〜
事例6：似た特性のものを探せ〜“類似性”の関係〜
事例7：ポテンシャルのあるものを探せ〜“静”と“動”の関係〜データ分析のやり方をゼロから解説！

【著者紹介】
柏木吉基 : データ＆ストーリー代表。多摩大学大学院ビジネススクール客員教授。横浜国立大学非常勤講師。実践的データ分析とロジカルシンキングを武器にした課題解決家。慶應義塾大学理工学部卒業後、日立製作所にて海外向けセールスエンジニア。２００３年、米国にてＭＢＡを取得後、日産自動車へ。海外マーケティング＆セールス部門、組織開発部ビジネス改革マネージャなどを歴任。２０１４年１０月独立。グローバル組織の中で、数多くの経営課題の解決、社内変革プロジェクトのパイロットを務める（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）