石居一平の作品一覧

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 成果に結び付くデータの集め方・処理の仕方の基本となる考え方をわかりやすく解説！ データを利用・活用しようとしたとき、目の前の状況や蓄積されたデータと、データを扱うさまざまな手法・データサイエンスの知見が結び付かず、「どうやって分析したら良いか思いつかない」、「他人の分析例を見ても，実際に手元のデータに応用することができない」ということが起こりがちです。 そこで、ビジネスシーンを念頭に置いた事例をとおして、データの扱い方を ・そもそもビジネスで活用するためには、データをどのように捉え、考えれば良いか ・現場で使いやすい分析手法には何があるか ・どのようなアウトプットになり、どのような状況で利用できるか といった視点で整理し、わかりやすく、やさしく解説します。 第1章　実務に使うためのデータ分析とは？ 1.1 ビジネスにおけるデータ分析の役割とは 　1 分析の必要性を確認する 　2 ビジネスデータ分析と行動経済学 　3 顧客が合理的に動かない理由を説明する「プロスペクト理論」 　4 数字の見せ方で印象が変わる「フレーミング効果」 　5 顧客には安心するメニューがある「極端の回避性」 　6 「カンと経験」と「データ分析」の関係 　7 現場におけるデータ分析の使いどころ 1.2 現場におけるデータ分析時に意識すべきこと 　1 最も優先的に意識すべきこと 　2 分析の目的を見失わないために重要なこと 　3 データを収集するときに意識しておきたいこと 　4 データ分析を行う際に意識すべきことのおさらい 　5 分析プロジェクトの2つのタイプ「探索型」と「予測型」 　6 分析結果にどのように向き合うか 第2章　分析ロジックとビジネスをつなげる思考メソッド 2.1 ビジネスにおける「原因と結果・効果」 　1 「表」を「ビジネスで使えるツール」として捉える 　2 「原因と結果・効果の表」で商いを捉える（情報の取捨選択） 2.2 「原因と結果・効果の表」を深掘りする 　1 現実のビジネスデータをどのように捉えるか 　2 「原因と結果・効果の表」の中身は4パターン 　3 4パターンの詳細解説 2.3 ビジネスの課題への適用メソッド 　1 ビジネスデータ活用の構造 　2 見える部分と見えない部分 　3 時間の変化・期間設定について 　4 介入できるデータと介入できないデータ 　5 過去の解析と未来の予測 2.4 データと分析手法の関係 　1 データが多数あることのメリット 　2 データと分析手法の関係 第3章　ビジネス現場で使える分析手法 3.1 データ分析で最低限知っておきたいこと 　1 集計できたら，まずチェック～基本統計量（平均値，標準偏差，最頻値，中央値）～ 　2 データ同士の「つながり」を見る～相関関係と因果関係～ 　3 データ間に「真の関係」はあるか？～因果推論～ 3.2 ビジネスデータを扱ううえで知っておきたい「多変量解析」 　1 「統計モデル」の基本～回帰分析～ 　2 データを上手にグループ分けする～クラスター分析～ 　3 データの特徴をシンプルに探る～主成分分析～ 　4 データに隠れる要因を推測～因子分析～ 3.3 ビジネス現場の「予測」で使いやすい分析手法 　1 「何が決め手になったのか？」を探る～決定木分析～ 　2 予測精度の高い手法～ランダムフォレスト～ 　3 予測精度の評価方法 3.4 ライバルに差を付ける「確率論」の視点 　1 未来を見るために重要な視点～確率分布～ 　2 カンと経験をビジネスに使う～ベイズ確率～ 3.5 いろいろな場面で使えるその他手法 　1 「使えるペア」を探索～アソシエーション分析～ 　2 時系列データの読み取り方～時系列分析～ 　3 レコメンデーション（推薦システム）の仕組み 　4 テキストデータの分析方法～テキストマイニング～ 3.6 マーケティング理論への拡張 　1 マーケティング理論への分析手法適用メソッド 　2 STP分析にデータ分析手法を使う 　3 イノベーター理論に確率のテクニックを使う 　4 RFM分析に確率分布のテクニックを使う 第4章　実務への適用メソッド 4.1 「なぜ売れるのか・誰が買うのか」を探る 　1 二項対立を図で考察 　2 想像力や推理力を発揮するポイント 4.2 サブスクリプション商材をどのように考えるか 4.3 従業員に関するデータの活用法 　1 従業員が分析対象となっているケース 　2 従業員データを分析の材料とするケース 4.4 実務データで生じる各種問題への対処アイデア 　1 欠損値への対処法 　2 はずれ値の対処法 　3 有意差検定における「P値」の解釈 　4 何でも正規分布を仮定 参考文献