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真実を見抜く分析力  ビジネスエリートは知っているデータ活用の基礎知識

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著者
トーマス・H・ダベンポート
著者
キム・ジノ
翻訳
古川奈々子
監修
河本薫
ジャンル
実用
レーベル
――
出版社名
日経BP社
配信開始日
2015年05月29日
ページ概数
310 (※注)
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あらすじ・内容

もう勘には頼らない!
超・文系でも分析力が身に付き、データサイエンティストと仕事ができるようになる“アナリティクス界のドラッカー“が教える、たった6ステップでできるデータ分析ベストセラー『分析力を武器とする企業』(2008年発行)以来、データ分析を企業経営に活かすことの重要性を早くから、説いてきた経営学者ダベンポート。
インターネットと技術の発展により、「何でもデータが取れる」今、一般ビジネスパーソンも仕事でデータ分析を使わない手はない。自分で数字を計算・分析まではせずとも、分析手法や結果についてデータサイエンティストたちと議論ができるようになるためのコツを6ステップで解説する。
<本書で分かる分析力が身に付くポイント1:重要なのは最初と最後のステップ>
正しい分析結果を得たり、その結果を適切にビジネス上の問題や課題の解決に役立てるための「分析力」を高めるにはコツがある。本書が推薦し解説するのは、
ステップ1「問題認識」→ステップ2「過去の知見のレビュー」→ステップ3「モデル化(変数選択)」→ステップ4「データ収集」→ステップ5「データ分析」→ステップ6「結果の説明と実行」という6ステップを踏む方法だ。一方、このステップでいうと、みながよく誤解するのが、「重要なのはステップ3『モデル化』からステップ5『データ分析』の段階」と思うことだ。しかし、こうしたいわゆる“分析作業""のステップより、一般のビジネスパーソンにとって重要なのは、その前後の段階、ステップ1「問題認識」やステップ6「結果の説明と実行」である。解決したい問題が何なのかを正確に把握=「問題認識」できなければ、大量のデータがいくらあっても意味はない。同様に、いくら分析しても、その結果を決定権をもつ幹部陣に魅力的にプレゼンテーションし、問題解決のために使う「結果の説明と実行」ができなければ、それもまた分析をしても意味がないからだ。
<本書で分かる分析力が身に付くポイント2:数学の能力は分析力に関係ない>
数学の能力のあるなしは、分析力を高めるための「鍵」ではない。学校で数学に落ちこぼれたからといってビジネスで必要な数学も修得できないわけでもない。一生、分析的に考えることができないわけでもない。

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