西内啓のレビュー一覧

データ解析する場合に、シグナルとノイズをどのように扱うべきか書かれた本。気象、地震、テロなどなど予測に携わる人ならば一読すべき一冊。

統計学の基礎を理解する事ができる本だと思います。題名の通り、現代社会では統計学をもとにしたコンテンツが多い事を実感しました。統計学の考え方、統計リテラシーが身につけ、本質が何か。を考えるクセがついている人といない人では、同じ事象を目にした時に考える経緯、感じた結論が大きく違って来ると感じました。
も...続きを読むっと早く読んでおけばよかった良書だと思います。

「統計学が日本を救う」という表題だが、少子高齢化などについて、データをもとに論じる本という方が正確。
ただ、データに基づいているので、著者の論旨には説得力がある。
政治家はこの本を一度読むべきだと思う。
今すぐやらねばならないことがたくさんあり、そして、この本を読むと、その道筋ははっきりしていること...続きを読むがよくわかる。

ビジネス上でデータ分析を〜、ビッグデータが〜という表層的な話は山ほど出てきますが、そこに対するプロとしての純粋な指摘が本に書かれています。
それを見ることで素人が陥る分析の罠が理解できる大変役に立ちました。

ー相関関係（順番を逆に考えても良い）と因果関係（yとxの関係性は重要）の違いを認識する
ー経験のみを元にして判断するのではなく、統計を理解して根拠のある判断を行う。
ー綺麗なグラフだけを使っても意味がない。その結果から具体的にどのような行動を行うのか決める。

手法などの各論にほぼ触れず、統計学の概論を解説してくれる本。
統計学とは何なのか、何故あるのか、といった粒度を知るのに最適な良書。

求めていたのはこの本のような実用的な本だった。
とりあえず流し読みをしたが、とにかくモチベーションが上がった。データさえあればなんでも分析ができる、それを教えられた。全て Excelで分析ができる。Excelがあるのがなんて良い時代なのだと再認識させられた。
まさに実践書。これをやらずして統計は身に...続きを読むつかない。

多くの具体的な例を示して、数と計算、数値データなどを用いて分析する統計学はとても重要で、使える学問であるということを伝える作品です。私、実は統計学は一回も履修したことがなくて数字含めてかなりの計算アレルギーなのですが、これを読んで少しは統計学の簡単な計算だけでも慣れようかと考えています。

前著「統計学が最強の学問である」の続著で、ビジネスに統計学を応用するために必要な「把握」「予測」「洞察」を行うための具体的な考え方、適用の仕方、ビジネスに活かし方を解説してある。
数式は出てくるが全て巻末の補足に廻して読みにくくないようにしてある。

データアナリシスの基本を学ぶ本としてよいのではないだろうか？

ノイズをいかに見抜き、それを排除して思考することが大切。

買おうと思ってレビューを見た時点で、星の平均は3.9。レビューの内容を見ると皆さん肯定的。星3をつけている人は自分には難しかった的な内容で本の良し悪しよりも自分が理解できたかで星を付けてる印象。
私は基本的に星5しかつけない（星4にも満たないと判断したら、そもそもレビューしない）タイプなので、本書...続きを読むで学んだエッセンスを活用して人の星の付け方を研究したいと思わせるレベルの良書でした。

統計学って、全部しらべなくても、〇〇％の確率でよければ、〇〇個調べてねというものなので、手間を省くための重要な方法です。そんなにサンプルがおおくなれけば、実際にしらべて納得してもらえば、そのすごさがわかると思います。

少し数字が読めて、因果関係を読み解けることの大切さがわかる良書。数学的すぎないという点では「いかにして問題を解くか」などと並んで良書だと思う。

重回帰分析　p値0.15未満になるまで
Power queryデータの結合（vlookupつかうよりミスが少ない）

本書の結論は、企業の収益性を向上させるためには先人が積み重ねた理論を自社に適用できるようにカスタマイズする必要があり、そのために統計リテラシーを身につけようということである。本書では抜本的な幹となる活動の改善を最終目的とし、経営戦略、人的資源、マーケティング、オペレーションの4つの領域について理論と...続きを読む具体的な分析手順が詳しく解説されている。本感想では、なぜ先人の理論に加えて統計解析が必要となるのか、どのように統計解析をするのかという2点について述べる。
1. なぜ先人の理論に加えて統計解析が必要となるのか
どのような状況にも適用できる万能な理論は発見されていないからである。例えば、経営戦略を考える際に有名なフレームワークとして外部環境に着目するSCP理論、内部環境に着目するRBVがあるが、これらはどちらかが間違っているのではなく、「状況次第」で使い分ける必要がある。そしてそのヒントは企業のデータを用いた統計解析によって得られるのである。
2.どのように統計解析をするのか
統計解析の手順は、分析対象の設定→説明変数とアウトカムの決定→データ収集→データ分析→分析結果の解釈とアクションである。各手順の詳細は本書に任せるが、最も重要なポイントは最終目的に沿ったアクションを起こせるように解析を行うことである。

企業の収益性を高めることはすべてのビジネスマンに求められる課題である。経営学の理論、データ分析の両方に精通することで、ビジネスマンとしての市場価値をより高めることができると感じた。

第一章では、データの加工やクレンジングの大切さを説きます。第二章では何を最大化もしくは最小化したいのか（アウトカム）それを何毎に比べるのか（解析単位）というリーチデザインの考え方を分かり易い例を挙げて説明します。第三章では機械学習は対象（解析単位）ごとに目的変数（アウトカム）を正確に予測し、最適な選...続きを読む択肢を提示するものとデータ分析との違いを定義するもリーチデザインは同じように重要と説きます。AIの価値を判断する基準として総負荷量、安定性、有効性、責任性、感情性を挙げ、クロスバリデーション法（交差検証）の必要性についても言及してます。終章ではデータ活用のプロジェクトチームについて説明するも最も重要なのは数字と理屈で意思決定のリスクを取れるボスとしてます。表題に「もっと儲ける」とありますが、内容は巷に広がる間違ったデータ分析やAIの使い方を憂い正しいをやり方を指南する書となっています。コラムと称して、自社製品のdata Ferry,data Diver,data Snaiperなら、先に挙げた面倒な作業が簡単にできると説明されてます。とても勉強になる良書でしたが、データでもっとも儲かるのはデータビークルさんのようです。

最近読んだ統計学の本の中で1番面白かった。
統計学をビジネスとしてどう活用するのか？が非常に丁寧に書かれており、ビジネスマンは是非読んだ方が良い1冊だなと思いました。

具体的な統計の使い方が書いてあるので、すぐにでも実行できそうなものもあった。特に人事とマーケティングに関しては簡単にできそうだという感触を受けた。

予測よりも洞察のための統計が重要視されているのは前著、前々著の精神を受け継いでいる。

まずは、重回帰分析を最初にすればいいということが分かった。そうすれば一単位増えたらどれだけ増減するのかということがわかり、直観的にもわかりやすくなるからだ。

因子分析はカテゴリーの縮約に使えることも分かった。類似したカテゴリーがあると、データ的には情報量が増えないので、そういうデータはまとめてしま...続きを読むって、さらに重回帰分析に落としこめばいいということも分かった。

ただ、肝心なのは、自分の手元にそういうデータがないということである。統計学は最強であるといっても、目的がなければ何にもならないということが分かった。