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商品について

JANコード

9784822250058

Y!での商品説明(京都 大垣書店オンライン)

Ｔ．Ｈ．ダベンポート
日経ＢＰ
2014年04月

楽天での商品説明(楽天Kobo電子書籍ストア)

＜p＞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。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。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。例えば、ビジネス向けSNSを運営するリンクトインでアナリティクス部門を率いていたD・J・パティルのような、高名な分析専門家ですら、学生のとき数学は赤点だった。実際に、データ分析はできない。しかし、分析専門家とまともに話し合い、彼らとうまく付き合って、仕事でデータ分析を活かすには、「理解できないときは差し戻すべし」だ。例えば、分析の結果が出始めたら、幹部社員は次のような質問をすべきである。・この(分析)結果で意外な点はどこか?・この結果を再確認する、あるいはそれを否定するために、さらに分析をしてもらえるか?・この新しく得られた結果に取り組むために、他の人々も関与させるべきか?・重要な洞察が見えてきたか?・この結果が真実だとわかったら、この問題に対する私の考え方はどう変わるか?＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。