高橋威知郎のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
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
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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手法偏重者向け
「ロジカルデータ分析」と同じ著者の本です
初心者向けと書いてあったので、確かに初心者向けですが、手法偏重者向けな気がします
「ロジカルデータ分析」は組織向け、この本は個人向けという感じでデータ分析の考え方と進め方が分かります
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実務的
非常に実務的で、データ分析と収益の繋げ方が分かります
この本を参考に、社内資料を作り、現在私の部署がやっているデータ分析のお話を偉い人にしたら納得してもらい、非常に受けが良く、追加コストの稟議もとおり万々歳でした
あとは、実践するのみです
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Posted by ブクログ
クライアント側(こんなデータサイエンティストを雇えるほどの会社ではないが)だが勉強になった。まず自分でデータサイエンティスト並みの分析をするのは絶対無理ということ(笑)。機械学習とかなんちゃら分析法とか。分析のための計算もすごく時間かけてやっているんだなと思った。データさえきれいに揃っていればぱぱっとできるのかと思ってたがいつも販売管理システムからちまちま数字拾うような作業をプロもやってるようだ。「汚いエクセルデータは宝」という章は笑った。まさに私のデータ。一行目が空いてたり、コメントがはいってたりセルが結合してたり同じシートにグラフが貼ってあったり。でも、そんなデータこそクライアントが何をしたいのか良くわかり、宝なのだと。
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Posted by ブクログ
個人的にはメルカリのBIチームの話題がとてもおもしろく参考になった。
横断組織としてのBIチームがあり、プロダクトやプロジェクト単位でアサインする体制をとることでのメリデメおよびデメリットへの対策がかなり具体的に書かれていてすぐにでも真似したい内容がたくさん。
またメルカリでは取締役や執行役員クラスでも必要に応じてSQLを書きデータに主体的に触れる文化があり、それも全社的に職種関わらずあるということで、レガシー企業のマイクロソフトOffice並に当たり前にデータ分析に取り組んでいるというのも読んでいて感服した次第。
そりゃグロースするわメルカリ。と思わずにいられない。
データ分析にあまり親和性がない人でも読みやすく、またぜひ読んでほしい本だと思った。 -
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Posted by ブクログ
「マーケティングの」データ分析の「教科書」。
2/3を使ってデータを分析するためのノウハウ（教科書的なもの）、
1/3ほど割いて具体例を3つほど記載されている。
自分が思うにわりと良い箇所に既に線が引かれているのだが、これは人によってはイライラの要因になるかもしれない。
少なくとも「分析したいものがあるんだけど何をしたら良いの？」という状況であれば、
順序立てて説明してくれているので役に立つケースもあると思われる。
ただマーケティング向けであって、それ以外での「データ分析」に役に立ちそうかというと微妙な印象を受ける。
専門の人に言わせるとわりと初歩的なテクニックであり、内容的に微妙らしい（初歩だから知っているだろうという意味で）。
本職ではない人間からすると、着眼点として参考になりそうな点はそれなりにある。
本書はデータが集まっている事が前提となっている。
確かにデータ集めの部分は色々ノウハウが必要な印象はある。 -
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