データサイエンス「超」入門 嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい

松本健太郎

世界は今、嘘とフェイクに満ちあふれている。ニュースも、ウェブ検索も、専門家の言うことも、鵜呑みにすれば騙されてしまう。本書は今もっとも注目を集めるデータサイエンティストが、データに注目して「嘘を見抜く技術」を解説！
世論調査の結果はなぜ各社異なるのか？アベノミクスによって景気は良くなったのか？「最近の若者は……」論の誤り。本当に地球は温暖化しているのか？……etc.
新時代の教養「データサイエンス」の入門書として、数学が苦手な人、統計学に挫折した人にもわかりやすい一冊！

※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / IT・Eビジネス
• 出版社: 毎日新聞出版
• タイトル: データサイエンス「超」入門
• タイトルID: 1309371
• ページ数: 208ページ
• 電子版発売日: 2023年03月01日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 43MB

[ブクログ · ★★★★☆]

「超」入門とあるが、データ分析を行う前にデータの生成過程をしっかり確認して、関連データと比較して考察するなど、非常に手間のかかる工程が重要だということが改めてわかった。この本で挙げられているユースケースを自分が分析しようと思ったら、なかなかこのようにはできない。小難しい統計学や、機械学習などはまったく使われていないので一見わかりやすく入門書のように思えるが、各章のまとめの結論に至るプロセスは、かなりの訓練を経ないとたどり着けない。内容は「入門」のレベルではない。

[ブクログ · ★★★★☆]

言われてみると当たり前のことばかりなんですが、ついつい忘れてしまうんですよね。
データを見るときには、そんなに難しく考える必要はなくて、「本当かな？」とか「自分の見方でいいのかな？」といった疑問を常に持つことが大切で、そういった疑問を持つだけで、嘘の多くは見抜けると思います。

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンス=機械学習とかができる頭の良い人
というイメージでしたが、そうではないと冒頭お話があったのがとてもしっくりきました。
本の内容もデータの読み解き方という形で、単に数字だけ見るとミスリードになるので、正しく解釈する必要があるなと再認識できました。

[ブクログ · ★★★★☆]

データを正しく理解すること。データは万能ではないけど、そこから読むことができることもあるということがわかった気がする。とはいえ、結構難しいというか、基礎として必要な知識も必要なのでなかなか大変。

[ブクログ · ★★★★☆]

タイトル通り「超」入門な内容だった。実際に取り組む前に概要をなぞりたいという人にはオススメ。庶民的で弱者に寄り添う文体がポップで面白いのでそれもあってかスラスラ内容が入ってきた。
数字に踊らされないためには複合要因を読み解く必要がある。

[ブクログ · ★★★☆☆]

サブタイトル、「嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい」をいろんな角度から教えてくれる。

自らのバイアスを取り除くことこそが、なによりもむつかしいんだよなぁ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

若者の〇〇離れとか、景気は良くなったことが実感できない、といった世の中でなんとなく通説となっている話をデータで読み解く本。
内容は概ねまともですが、一つ一つのトピックの解説は濃淡があるため、自分でもデータに当たって考えることが大事と感じる。また、データの見つけ方やグラフの読み方といった前提が書かれていない。
読みやすい文体で良いが、最初にその説明はあるけど「データサイエンス」の内容は書かれておらず騙された感じ。
あと、著者のダイエット日記を垂れ流してるだけみたいな部分もあるので注意（この本の方向性と違うのになぜ入ってるんだろう）

[ブクログ · ★★★☆☆]

データを見る自分に自然とバイアスがかかっていることを認識することができた。複雑なものをシンプルに考えようとしがちだけど、そうじゃない真実もあるということを理解した上でデータを見る必要があるなと感じた。バイアスとの付き合い方を常に意識したい。

[ブクログ · ★★★☆☆]

データに基づく議論は一度必ず疑って見るようにすること。つい議論に流されてしまうことがあるが、ミスリードして全く違う結論に至ってしまうことを意識すべき。

様々な指標の定義を確認すること。よく調べると、完全な指標はない。GDP・エンゲル係数・失業率…etc。その上でどう解釈するか、吟味すること。

データをビジネスに活用をしていくのであれば、データを読み解く厳密さにもう少しこだわるべき。初心にかえる心持ちだった。

若者の●●離れの言説は、若者以外でも起きているという若者に限った事象でないというありがちな見逃しはしないようにしたい。1つの対象調査で結論付けるのではなく、対象以外の事象も確認して、対象オリジナルの事象なのかをチェックを漏らさないようにしたい。

本書の中で、グラフの判例や定義が記載されておらず、グラフの意味を解釈できない箇所があったのは少しもったいない。

[ブクログ · ★★★☆☆]

様々な個別事例を基にデータ分析の妙を展開していて興味深い
気になる事例を飛ばし読みするのも読み易くてよい