データ競争力を上げる上司、下げる上司

1,760円 (税込)
8pt

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約10年にわたり、日産自動車でデータ分析を駆使しながら数々のプロジェクトをリードしてきた経験を持つ著者による最新刊。今回は特に組織を率いる上司の目線に立って、データ分析で押さえるべき勘所をまとめています。

部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめました。それらを1つずつ、具体例を挙げながら詳しく解説していきます。

例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのでしょうか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲（期間）、外れ値の有無などによって、分析結果は大きく異なってくることを上司は知っておかなければなりません。平均値だけを見ていても、裏に隠れた情報は見通せないからです。上司はそこをしっかりと確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがあります。

著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司（マネジャー）次第だ」と指摘します。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねません。

＜目次＞
序章こんな職場が危ない
第1章視点の範囲を押さえる
第2章結果のインパクトを捉える
第3章目的に合った答えを出す
第4章サンプル数の違いを認識
第5章データの範囲を認識
第6章データのカテゴリーや定義を認識
第7章外れ値の処理
第8章比較のベース
第9章判断・評価の基準
第10章指標に潜む罠
第11章結果や結論の表現
第12章統計的な確からしさの必要性
第13章結論の表現の明確さ

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Posted by ブクログ

大事なのはコミットできるか。コミットするとは「読みきれない事象が生じても、それをマネージできる」ことも含めて「責任が持てる」というマネージャー本人の自信に他ならない。

データ分析をすることが目的ではなく、結論を導き出すこと。結論を文章にして書く。

2020年08月13日

Posted by ブクログ

ネタバレ

存在するデータをまとめてExcelなどで作成する場合や職場で上司がどうあるべきかが書いてある。

まず大切にする点は、
①【課題やデータの範囲】他社はどうなっているのか、そこも含めて自社の状態を出す。
②【サンプル数の違い】何かを比較する検討する際に、それぞれのサンプル数の違いはないかを確認する
③