柏木吉基のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレめも
考えて:分析前の問題・目的定義と仮説構築
作業して:分析そのもののスキルや知識
考える:分析結果の解釈とストーリー構築
Q.あなたは何を知りたいのか。それを知って何をしたいのか。そのためには、どんなデータ指標が必要なのか
→この問いかけを自らにしましょう
データ分析は目的化されやすい。そうではない。手段です。ツールに過ぎない。
データ活用のプロセス
表面的な現象
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(目的・問題定義)
目的・問題を定義する※具体的に/問題なのか要因なのか方策なのかの意識を
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指標を特定する
↓
(現状把握・評価)
現状を把握する
↓
評価をする
↓
(要因)
要因を特定する
↓
(方策)
方 -
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Posted by ブクログ
標準偏差 stdev
分散=偏差(平均-各データ)二乗の合計/データ個数
標準偏差=√分散
全データの2/3が収まっている範囲がわかる
相関関数 correl
2範囲の相関性+1〜-1
散布図にすると0.7くらいから方向性が見える
データの前提を見誤ると変なデータになる
単回帰分析 散布図>データ>線形近似
・グラフに数式を表示する
・グラフにR-2乗値を表示する
R-2乗値は相関値の二乗なので、0.49が相関0.7と同じ。R-2乗値が0.5を超えたら相関性を認めて良さそう。
y=ax+b になる
bは切片。例えば費用ゼロでもいける売上。実態からbを引けば試作効果がわかる。
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Posted by ブクログ
データ分析超入門も読んで、ダブルの評価です。
分析とは、仮説を検証することである。
良い名言ですねー！
目的を押さえて→仮説を立てて→手段(分析の)
という型を教えてくれました。
目的→仮説→手段が全部ロジカルにつながっているかも大事である。
目的→仮説の段階では、サラッと当たりをつける分析
(フレームワークや上位で並列な軸、よりインパクトがある軸を選ぶ)
仮説→手段の段階では、しっかりとした論理作りのための分析
分析の手段とは、仮説の根拠を集めること。
仮説の根拠を集めるには、データ収集をする。
その手段が沢山ある。
例えば…
・絶対値を比率に加工する
・要素ごとにさらに分解する
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Posted by ブクログ
これまで統計分析もどきの数字を使った仕事をいくつかやってきたが、どれもいい加減、虚仮威しな感じが否めない。100％の正解は無いとしても、及第点だったかどうか？ 多少の用語には慣れていたものの、ちゃんと理解している訳ではなかった。これまで、なんとか自分で消化して頭の中に入れようとこの手の本に挑戦してきたものの、いずれも撃沈されていた気がする。ほぼ全てが苦手の数学に足を取られてしまい前進出来なくなったり、読み切ったとしても上っ面になっていまうのだった。そして、ようやく出会ったのがこの本。リアル感を出すための商社を舞台にしたストーリーは、逆に絵空事丸出しに思えるが、統計・分析のことを順序立てて理解す
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Posted by ブクログ
空き時間を利用してサラリと読ませていただきました。
著者の柏木吉基 さん（データ＆ストーリー 代表）は、多数の本を出版されていますが、新書ははじめてだそうです。(p.177)
タイトルにあるように、「超」入門なのでこの領域にすでに知識のある方々にとってはミスマッチが生じますが、そうではない最初の一歩が踏み出せない方にとっては図表やイラストが多数利用されており、最適な一冊であると感じました。
昨今の統計ブームのおかげで、データ解析界隈の本は多数ありますが、その中でも初級中の初級として位置づけられる本であると感じました。
「データを活かす」ことを目指す本質は、表面的な手法とは違い、「データリテラ -
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Posted by ブクログ
単なる分析スキルではなく、組織内での壁の乗り越え方にも言及があり、実践的実務書である。
課題発見→解決方法の提案まで一貫で書かれているので、腹にも落ちやすい。
「統計学は最強の学問である」といった類書よりも記述が絞られているので、時間があまりない人へもおすすめ。
【メモ】
目的・課題の明確化（どのような現象が表れているか）
→課題ポイントの特定（どこが悪さをしているのか：課題を構成している要因をロジックツリーで分解）
→要因の特定（なぜそれが起こっているのか：課題と関係のある要因を相関分析）
→方策の検討・実施（どのような対策が必要か：何を触ればいいのかを単回帰分析で確認） -
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Posted by ブクログ
・分析をするための発想とコツ
・分析手法
・結果の伝え方、見せ方
上記３つの観点が分かりやすくて実際に仕事でつかえそうだったのですごく為になった
読書メモ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【発想とコツ】
■分析とは
・仮説を確認（検証）すること
■仮説が必要な３つの理由
①無駄な分析をさけることができる
何を調べるかが明確だとそのためにどのデータが必要でどの手法を使えばよいかについてのブレが減る
②分析の目的が明確になる
「何をしりたくて調べていたのだっけ？」と本来の目的を忘れ「分析結果を出すこと」だけを追いかけてしまう状態をさけることができる
