会社を変える分析の力

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データ分析がなぜ重要なのか、良いデータ分析とは何で、それをどう実現するかが書かれておりとても良い内容だった。ビジネスパーソンとして誰もが知っておくべき考え方がまとまっているのでとても参考になる。

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データ分析は何をすればいいのかではなく、何のためにあるのかを書いている本を探していたので、とても参考になった。データサイエンスによっていかにビジネス課題を解決するか、そのためにサイエンティストに必要とされる能力は何か、その能力を身につけるためにいかなる努力が必要なのかが書いてある。

アクションプラ...続きを読むンを考える。
■見つける力に関して
目的志向が私は弱い。これを上げるための本を見つけて読む。
またビジネスに関する勉強もする。現在関わるサービスはBtoCのアプリなので、マーケティングの勉強が必要か。顧客はどういうコンテクストでアプリを利用するか。
さらにビジネスにおける意思決定そのものについても勉強したい。ビジネスとはそもそも何かという勉強がしたい。ビジネスの目的とは何か。
■解く力について
どういうデータとプロセス(統計や機械学習)があるか知らなければ、アウトプットとしての分析課題を定義できない。そこでデータについては外部データやセンサーデータ含め情報を仕入れる。プロセスもまずは理解できるように勉強する。クラスタリングとかをちゃんと説明できるように。クラスタリングの仕方は調べればすぐわかるんだから。
■使わせる力について
ここが一番苦手。人と関わるのが苦手だから。コミュニケーションの課題は一体原因は何か自分でもわかってない。まず課題の定義から。過去の体験から分析してみる。
■仮説・課題発見力について
論理的にストーリーを描く力と右脳的ヒラメキの力はどちらもわたしには欠けている能力である。ストーリーは特に、ゴールを明確にする能力が欠けているからだろう。どちらも勉強が必要。学んだ知識を構造化できればストーリーだし、そこから暗黙知的に組み合わせれば右脳的ヒラメキである。

まとめる。
1.目的について学習する
→ビジネスそのものの目的、ユーザのニーズ＝マーケティング、意思決定など
2.データ分析について学習する
→世の中にあるデータ、社内にあるデータ、分析手法、統計(その手法は何を導くためにあるのか込みで)
3.コミュニケーションについて
→人嫌いの理由を自己分析
4.論理的思考とヒラメキ
→勉強あるのみだが、構造化する癖と組み合わせてヒラメク癖は本を読みながらできる。オリジナリティにもつながる。本の読み方から情報との向き合い方を勉強してもいいかも。例えばイメージ力、構造化、組み合わせ、批判、など。

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担当業務の一つがデータ分析。色々刺さりまくったり、はっと気づかされたことを以下つらつらと。

・どんな分析をしたいという構想もなしに、手段に過ぎないITや分析手法に多額の投資をしてしまい、投資にあったデータ分析の成果を探すことに四苦八苦している企業が多い
・ITや分析手法はツール
・ITの恩恵により...続きを読む分析は理系の仕事ではなくなった
　文系→営業部より→現場に近い→仮説力＆当事者意識
・分析の価値＝意思決定の寄与度×意思決定の重要性
・方法論からの脱却
・意思決定者の責任（不確実性の軽視、分析への過剰な期待、結果への事前期待）

・見つける力（問題発見力）、解く力（分析力）、使わせる力（実行力）
・四つの問い
　１．数字にどこまで責任をとれるか？
　２．その数字から何がわかったか
　３．意思決定にどのように使えるのか
　４．ビジネスにどのくらい役立ったか
・分析者の心構え
　担当者とのコミュニケーション、整理整頓、なぜ、ビジュアル化
　懐疑的に、シンプルに、ざっくり計算、文章に書く、目的に立ち返る
・分析プロフェッショナル
・データサイエンティストワークショップ

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数字遊びではなく、仕事人としての責任をはたすためのデータ分析は如何にあるべきかという内容。

データ分析従事者のみならず、組織文化にインパクトを与えたいと考える企画関連者にはバイブルとなりうる。

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ビジネスにデータや分析をどう活かすか、というシンプルな問いに対して、真っ向から回答している本。
著者は恐らく、一般的でデータなどのない世界で、努力されてきたのだと思うが、意外にビジネス目線での本はないので、馬鹿正直に時間のかかる統計の本に手を出すより全然仕事に活きると思う。

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分析とは、なにか？
データから、現場が困っていることを改善する傾向を探り出し、現場の人たちの行動を変えて、成果に導くこと。あるいは、経営判断の一助になること。
現場の困りごとをよく確認し、現場が持っている経験と勘と度胸を聞き出すことも大切だ。前提や扱うデータが的外れでは、どんなに分析しても意味がない...続きを読む。
分析の価値は、「意思決定への寄与度」掛ける「意思決定の重要性」と定義している。
分析をすることで、ビジネス上でどんな成果が期待できるのかを意識できないといけない。
本書で、データ分析のプロフェッショナルがどんな人材なのかが学べる。

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著者は大阪ガスビジネスアナリシスセンター所長で、日経情報ストラテジーが選ぶデータサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞。本書は、分析をテーマにして書かれているが、実際には仕事論だと思った。共感の連続だった。思っていること、考えていることを整理、代弁してくれた気がする。ウチの会社にもこういう人がいて...続きを読むくれたらと切に思う。

「X氏とY氏の成否を分けたのは何でしょうか？X氏は営業部で仕事をしており、身近にいる営業マンとのコミュニケーションを通して、『こういった顧客属性にはこのような商品が売れるのではないだろうか？』という仮説力、そして『その仮説が正しくても、施策として実行できなければ意味がない』という当事者意識を持っていたのです。」
「分析モデルは、所詮、現実を単純化かつ近似化したものに過ぎない、されど、現実のある特定の特徴について定量的な知見を与えてくれる。」
「データ分析でビジネスを変革していくサクセスストーリーは、このヒラメキが原点になります。でも、何もないところからヒラメキが生まれることはありません。日頃から、ビジネスに悩み、データに関心を持ち、データ分析を活用する機会を貪欲に探している、そういった土壌でヒラメキが生まれるのです。」
「私は、データ分析を意思決定に使う際に、『所詮』と『されど』の二つの言葉を胸に刻んでいます。データ分析で得られるのは、所詮、『連続性の世界』での解に過ぎない。されど、『連続性の世界』での解は、『不連続性の世界』においても何らかの手掛かりにはなります。」
「…誘惑に打ち勝てるのは、『自分が作った数字は経営を左右する』という責任感だけです。」

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分析とは意思決定を変えるために行うもの。意思決定を変えられない・意思決定に繋がらない分析は無価値という根本的な考え方を、この本で初めて知覚した。分析者は意思決定問題にも取り組む必要がある。

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分析プロジェクトを進めるあたって、持っておくべき心構えを説明している。分析手法を多く知るよりも、本書に記載されていることを常に念頭に置いて、分析に取り組むだけでアウトプットの質は大きく変わる。データ分析をこれから始めようとする人に、まず最初にお勧めしたい本。

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分析業務を生業にしていると、共感したり勉強になったり、自分自身の仕事の価値観の整理になったり。自分の仕事の進め方や姿勢を問うきっかけになったり、困ったときのヒントになるような、参考になる考え方が経験をベースに説明されています。
面白いです。