山田紘史のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
「データ分析人材になる」
1.本書の読みどころ
三井住友海上火災保険 デジタル戦略部の現役社員の皆様の書き下ろし。
2020年10月現在13名。そのうち4名が執筆に関わりがあること。
会社、部門の実績のPRではなくて、
①分析手順
②分析方法
ツール、プログラミング
③分析組織の作り方
を展開してくれていること。
2.たしかに、なるほどの視点。
分析結果を報告すると、依頼元の
「だから？それで？」の反応の返り。
これを少なくするには？ は、まさに、現場を司る人のリアリティ。
3.分析結果報告。依頼元の共感をつくるには？
①納得→発見の順序で、事実を展開すること。
②納得とは？
依頼元 -
Posted by ブクログ
「データ分析人材になる」というタイトルにあった内容の本。
なので、決意した瞬間に読むべきであって、やり始めた後だとよくあるよね、そうやるよねで終わってしまうと思う。
全体を5Dフレームワークとしてまとめている。
Deamand：要求を聞く
Design：全体の絵を描く
Data：データを集める
Develop：分析する
Deploy：展開する
単純にデータを分析するだけでなく、ビジネスにどう繋げるかが重要で、データサイエンティストとか言葉に惑わされないという事が必要だという事を述べている。
言われた事、自分がやる作業を盲目的に捉えすぎないようにという仕事全般に言える内容でもあるので、やっ -
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Posted by ブクログ
データ分析において問題解決思考とロジカルシンキングは必須のスキル。分析ツールを使って様々な切り口でデータを加工修正することでこれらのスキルを身につけられる。Tableauのような可視化ツールを使えばWhereやWhyを身につけられる。また、解析対象とするデータセットはこれだけでいいのかというMECEといった思考も自然に行うことになる。まず、Whereでどこが問題なのかを特定する。次に、Whyで問題を掘り下げる。この時に注意しなければならないのは世間でありふれているフレームワークで掘り下げることが大事。なぜかというと偏った自分のドメイン知識で判断してしまうから。最後にHowで原因に対する打ち手を
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Posted by ブクログ
会社がIT人材を育成すると言い出した。
これからの時代ITは必須なので会社の決定には賛成。でも、会社は特に有効な手立ては持っていないよう。
自分は会社の言う応用IT人材になりたいので、とりあえず独学で統計検定でも勉強するかと思い、勉強を始めた。
そんな時に出会った本が本書。文系の自分がIT人材になれるか疑問に思っていたところだったので、文系でもIT人材になれる！と謳っている本書は自分にバッチリだと思った。
内容的には、プログラミングをバンバン使ってデータ分析をするには時間がかかるが、いろいろなITツールを使えるようになれば文系でも充分IT人材になれる！というもの。
一般論的な内容が多い -
Posted by ブクログ
分析の価値は、分析結果にあるのではなく、分析結果が意思決定者の背中を押すことにあります。分析結果を基に意思決定者が人・モノ・カネを動かしていく、ここに価値があります。
■データ分析ツールを導入した方が良いケース
○データ行数や列数が数十万を超える場合
理由：Excelではデータ量が多くなると計算速度が遅くなる
○多変量解析やテキスト分析を行いたい場合
理由：一部の多変量解析（回帰分析など）は分析ツールを使えばExcelでも可能だが限られている
○様々な条件でグラフをたくさん作り、グラフの各要素がどういったデータがあるのかを素早く確認したい場合
理由：Excelの場合、テクニックが必要