渋谷智之の作品一覧
「渋谷智之」の「Webアンケート調査 設計・分析の教科書 第一線のコンサルタントがマクロミルで培った実践方法」「データ分析の教科書 最前線のコンサルタントがマクロミルで培った知識と実践方法」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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3.0Webを使ったアンケート調査で失敗しないためのコツを徹底解説！ 本書は、顧客理解・消費者理解に不可欠なWebアンケートの設計と分析の基本について説明しています。 今ではPCはもちろんスマホを利用したアンケート調査を手軽に実施できるようになりました。その一方、期待する成果を得られないといった問題が発生しています。 実は、アンケート調査を成功させるには考慮すべき内容が思いのほか多く、慣れないうちは調査票を作った時点で失敗が決まってしまうこともあります。 そこで本書では、「成果につなげるために、押さえておくべきアンケート設計・分析のコツ」を解説しています。 筆者は、年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミルに長年在籍し、現在はそのグループ会社のエイトハンドレッドで企業のデータ利活用の推進、人材育成支援などに従事している渋谷 智之氏。 この1冊でアンケート設計の基本的な流れやWebを用いて調査する際の注意点（陥りやすい罠）を知り、ビジネスに活用できる知識と実践方法を習得できます。 【こんな方におススメします! 】 ・アンケートを設計・分析する必要があるデータアナリストやマーケティング担当者、企画担当者 ・アンケートを実施したことがあるが、有効活用できなかったビジネスパーソン ・データ利活用プロジェクトを統括する立場にある管理職クラスの方々 【本書の構成】 第1章 意識データを使いこなすことの重要性 第2章 アンケート調査の流れ 第3章 アンケートの成否を握る「調査企画」 第4章 実際のアンケート作成 第5章 アンケートの集計・分析 第6章 アンケート分析の幅を広げる解析手法 第7章 主要なリサーチテーマ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
4.5データ分析のインプットとアウトプットが1冊で学べる！ 本書は、データ利活用のために必要なデータ分析の基礎知識をわかりやすく解説し、自社のビジネスに活かす知識と実践方法を習得することを目的としています。 多くの企業でデータ利活用が急務となった今、新たな問題が発生しています。人材不足により、データサイエンティストやデータアナリストに代表される専門家に頼ることが難しくなりました。各企業は内製化に向けて動き出し、社内にプロジェクトを立ち上げ、IT部門と業務部門双方から人材を登用して組織を作り、組織横断型の体制でデータ利活用に取り組むようになってきています。 しかし、ここでまた問題が発生しています。数々のコンテンツにより分析手法を習得したエンジニアでも自社のビジネス視点での分析知識が足りず、業務担当者は自社のビジネスの知識はあってもデータ分析についての知識が十分ではありません。さらに、課題設定～分析設計～データ分析を体系的・実践的に整理した書籍・外部研修が少なく、データ活用人材の内製化が思うように進まない状況です。 そこで本書では、データ利活用プロジェクトに関わるIT部門、業務部門の双方のメンバーが「共通知識」「共通言語」として身につけておくべき「データ分析の基礎知識」を、「データとビジネスをどうつなぐか」という視点を踏まえて解説しています。特定のツールやプログラミング言語によらない、これからずっと通用する内容です。 筆者は、年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミルに長年在籍し、現在はそのグループ会社のエイトハンドレッドで企業のデータ利活用の推進、人材育成支援などに従事している渋谷 智之氏。 この1冊でビジネスに活用できるデータ分析の知識と実践方法を習得できます。 【こんな方におススメします! 】 ・業務でデータ分析の知識が必要になった、データ利活用の担当者 ・IT部門、業務部門を問わずデータ利活用プロジェクトのメンバー ・データ利活用プロジェクトを統括する立場にある管理職クラス 【本書の構成】 第1章 DX時代のデータ利活用 第2章 「データ分析」ステップの全体像 第3章 【STEP1&2】解くべき問いの明確化・分析ストーリー作成 第4章 データ分析に必要なビジネス知識（前半） 第5章 データ分析に必要なビジネス知識（後半） 第6章 【STEP3】データ収集・前処理 第7章 【STEP4】データの比較を通じた解釈・考察 第8章 【STEP4】データ分析の幅を広げる「統計解析」 第9章 【STEP5】レポーティング＆プレゼン 第10章 AI・機械学習の基礎理解 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
4.5「データ利活用」の知識を体系的に整理した1冊！ 本書では、データ活用を「今あるデータを活かすこと」、データ利活用を「（既存の データを問わず）利益になるようにデータを用いて活かすこと」と捉えています。 DXを背景に、企業に蓄積されたデータをビジネスに活用する動きが活発です。しかし、 「思うほどビジネス成果に結びついていない」とお悩みの方が多いのではないでしょうか。 成果が出ていないのは、データ活用に留まっているせいかもしれません。 本書は、データ利活用の知識を体系的にまとめた基本書です。データ利活用のステップ ごとに必要なビジネス知識・スキルを整理し、データ利活用と関連づけて説明しています。 図解と具体例を多く用いて、「利益を生み出すために、データをビジネスに活かす」方法 を紹介しています。 筆者は、独自に構築した自社パネルを強みに、意識データや購買データなど、様々な 生活者のデータを用いて国内年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミル。 社内に蓄積された知見を活かしながら、企業のデータ利活用支援事業として コンサルティングサービスも展開しています。 【こんな方におススメします！】 ・データ利活用の業務に関わるビジネスパーソン ・組織としてデータ人材を育成・底上げしたいと考えているマネジメント層 ・ビジネスサイドの発言が理解できず困っているデータアナリストやエンジニア、 データサイエンティスト ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
非常にコンパクトにまとめられてて、リファレンスとしても便利
マクロミル社は自分の中では、データサイエンスというよりも定量・定性調査では国内では指折りの企業という認識だったので、これまで出版されてきたデータサイエンティストによる分析手法について「もの申す！」と言った内容を少し期待していたのですが、どちらも活用しつつ、今後のデータ利活用の規制や改変まで意識した内容だったので、いい意味で裏切られました。本当に全てが網羅された素晴らしい内容だと思います。細かい内容まで目次としてもしっかり載っているところも素晴らしいです。一つ一つが簡潔にまとめられているため、読者によっては物足りないとクレームをつける -
