高橋威知郎の作品一覧

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  データ分析の教科書

  高橋威知郎

  仕事でデータ分析をする人がこの本を読んで、分析の型を理解し、意識して業務にあたることができるのではないでしょうか。
  理論と実践例の構成も良く、入門書としてとても良い内容だと思いました。
  業務の中では、必ずしもこの通りの手順で行えなかったり、不十分な前提があったりすると思うのですが、だからこそ型を得る...続きを読むことは非常に重要だと思います。
  

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  データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法

  高橋威知郎 / 白石卓也 / 清水景絵

  データサイエンスのプロジェクトで陥りがちな失敗と対策を準備、分析、報告の3つのフェーズに分けてまとめた本。
  実際の分析作業者は、プロジェクトの計画、顧客とのコミュニケーション、チーム内の意思疎通などのビジネス&マネジメント面を意識していないことが多々あり、この本の対策は参考になった。
  また、初めの部...続きを読む分の失敗を否定せず次に活かすことが大事というメッセージは分析プロジェクトだけではなく他のことにも通じると感じた。

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  データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

  高橋威知郎 / 矢部章一 / 奥村エルネスト純 / 樫田光 / 中山心太 / 伊藤徹郎 / 津田真樹 / 西田勘一郎 / 大成弘子 / 加藤エルテス聡志

  第1章がビジネス活用編と第されたこ書籍を象徴していると思います。
  
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  ①データ分析によるビジネス成果を金額換算して示せ
  　└金額換算して初めて分析価値が評価される
  
  ②スゴイ分析よりも「成果が出る分析」を優先せよ
  　└学問的ではなく、実践的な読み方をすること
  ...続きを読む
  ③分析結果を現場に丸投げするな
  　└ビジネス成果まで「分析者が」責任を持ちやりきる
  
  ④「現場」を知る努力をせよ
  　└現場感覚を捉えて初めて信用される
  　└信用されて初めて分析の話を聞いてもらえる
  
  ⑤業務プロセスレベルまで現場を把握せよ
  　└誰が、どのタイミングで、どの分析結果を基に、どう動くべきなのか。この４つが明確になっていること。
  　└分析を基に現場業務がどう変わるかまで見据える
  
  ⑥小さく初めて大きく波及させよ
  
  ⑦問題解決に積極的に関与せよ
  　└課題先行で逆算思考で挑む。結果、分析が課題解決に寄与しないならそれはそれで良いのスタンス
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  技術的な分析スキルが高い=ビジネス成果を出せるわけではない。分業したほうが良いかもしれないレベルで分析結果と活用は大きな隔たりがあると思います。上記、忘れがちなので、何度も初心に返って、立ち戻ってこようと思わされました。
  
  
  ▼他の章も多くの気付きがありました。
  
  第2章
  ・ヒアリング→ニーズの洗い出し→分析テーマ洗い出し→カテゴリ化→優先順位付けとキレイに整理して皆が理解・納得して進められたら理想なんだろうけど、実際には現場がイニシアチブを握ることはない「お任せ」だからうまくいかない事が多い気がする。実際には活用×インパクト確度が高そうなテーマを一つやってみて事例化して横展開がスピーディなんだろうなと思う。
  
  第7章
  ・統計モデルと機械学習モデルの使い分け。どういうケースでどちらをもちいるか判断できるように。機械学習モデルでは予測区間の推定ができない。統計モデルは解釈ができる。係数を用いて何が目的変数に影響を与えるか、ビジネス的な示唆を得ることができる。但し、これは現時点での整理。将来的には予測精度が高く、解釈性も高い手法も出てくるかもしれない。DataRobotもその一つ。
  
  第10章
  ・people analyticsの領域ではハイパフォーマーのコンピテンシーの定量的裏付けは有用なテーマ。人事領域に詳しくないと土地勘ある分析が難しい領域でもある＝外部の専門家に頼むのも手。なのでシステムベンダー選定から入らないこと。
  ・マッキンゼーでは「obligation to Dissent」という概念がある。批評や否定的な意見の述べることは義務であるという考え方。データ分析では偉い人が決めたことが進むことが多い。そうではない議論がPMには求められる。

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  データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法

  高橋威知郎 / 白石卓也 / 清水景絵

  プロジェクトの健康状況把握のための振り返りとして、及び成功失敗ノウハウの蓄積として実用的な本だと思った。

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  データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

  高橋威知郎 / 矢部章一 / 奥村エルネスト純 / 樫田光 / 中山心太 / 伊藤徹郎 / 津田真樹 / 西田勘一郎 / 大成弘子 / 加藤エルテス聡志

  データ分析系のマネージャーがデータ分析とそれを普段の業務でどのように取り入れて仕事をしているかがわかる一冊。 データ分析は便利屋となりやすいのだが、どうしたらPMといい感じに仕事ができるか、どうしたらバリューを最大化できるかが載っている。 何度も読み返して普段の業務に取り入れたい一冊。

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