江崎貴裕のレビュー一覧

  • 数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-

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    すぐに直接活用できるものではないが,「ルールは何故破綻するのか?」と言う疑問についてとてもよく答えてくれる一冊だった.
    何より,理路整然として分かりやすい!
    すぐにでも実践できそうな事も実はちらほらあって,途中から未来を想像してワクワクしてしまった.よし,がんばろう!

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    2023年02月22日
  • 数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-

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    ①ルールに明らかな欠陥がある
    ・正しいエビデンスや目的に基づいて設定する
    ・ルールに従う障害を取り除く
    ・内容や目的を誰でも理解できる



    コブラ効果

    心理的リアクタンス
    やるなと言われたやりたくなる
    やれと言われるとやりたくなくなる

    希少性バイアス
    制限されているものは希少で良いものだと感じてしまう

    グッドハートの法則
    指標が管理のために使われると、その指標自体が当てにならないものになること

    ナッジを利用する


    社会的ジレンマ
    個人のレベルで見るとルールに従わない方がメリットが大きい人々がルールを破り、全体としての目標が達成できない状況

    集合知効果
    知らない人の選択は分散し

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    2023年01月22日
  • 数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-

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    事前にルールを更新することも見越してルールを設計しておき、データに基づいて必要に応じて対策を打てるようにしておくことが、理想のルールデザインを意識していきたい。

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    2022年12月22日
  • データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

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    「分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術」とのセット本になっているようでどちらから読みのが良いのか迷った。

    1章 データ分析と数理モデル
     省略
    2章 数理モデルの構成要素・種類
     自然現象などを数理モデルとして表現するにあたって必要な考え方の説明。
    3章 小数の方程式によるモデル
     比較的扱いやすい線形モデルを説明している。
    4章 少数の微分方程式によるモデル
     時間を含んだ微分方程式で構築されたモデルの話で、解けるモデルは少ない。特に非線形な微分方程式は解けない。
    5章 確率モデル
     モデルの中に確率要素を取り入れたもの。待ち行列モデルなど。
    6章 統計モデル
     省略

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    2022年02月13日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    ・データ分析に必要な考え方や定義を基礎から学べるので、初学者から見て良い本だった
    ・詳細は別の本が必要と思われる

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    2021年12月07日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    データ分析の入門書として良かった。データの準備段階におけるサンプリングの話から一通りの基本的な分析手法の説明、よくある解釈間違いまで丁寧に説明されていて、学び直しとしては良かった。また、データ分析の専門家でなくても教養として知っておくとよい話ばかりだった。
    平均や中央値の説明までするのはさすがに入門すぎる気もするが。
    ただあくまで入門書レベルではあるので、中級編や実践編がほしいと思った。
    あとデータ解釈学というタイトルが適切かは謎。[データ分析者のための統計学とデータ処理入門]という感じ。

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    2021年09月12日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    これからデータ分析やデータ利用を漠然と考えていて、かつ分析手法などを学ぶことに抵抗感がない人にオススメの本だと思います

    改めて、俯瞰して分析全体を見ることができたので自分が抜けている部分や理解していた部分を整理できたのは良かったです。

    ここを入り口に実際の統計分析やプログラミングなどを学ぶと、これからのデータ活用に役立つと思います

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    2021年08月24日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    データの収集・分析・解釈において注意すべき事項が初学者向けに分かりやすく説明されていて勉強になった。

    分析のところは数学的な用語や考え方が出てきて、分析手法一つ一つをきちんと理解はできていないが、分析手法の種類などについて知ることができた。

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    2021年06月26日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    難しい数式は登場せず、高校生や文系の方でも読める本。
    数字を見る際に陥りがちなバイアスについて詳しく説明されている。
    教科書というより、読み物として読むといいと思う。

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    2021年05月27日
  • データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

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    ネタバレ

    入門にはいいのかなでも
    『分析者のためのデータ解釈学入門』のような一望感、整理感、これ読んでるやつと読んでないやつで差がつくよな感はなかった
    これだけ読んで分かるのかな?感もあった
    黄色と赤でセット持ちすべきだとは思うけど

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    2021年03月06日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    データ分析の良し悪しのほとんどはデータを取る前に決まっています。

    「Garbage in, garbage out」

    と本書には記されていますが,本書はその前提をおいたうえで,良質なデータから最大の情報を取るための基本的姿勢を伝えてくれます。

    データを取っただけで最大の情報が手に入れられるわけもなく,どういう視点で分析すればいいのか,どういう視点で読み解けばいいのか,データ分析における「はじまり」から「おわり」までを丁寧に教えてくれます。

    データの解釈は日々行なっているわたしですが,改めて大切なことに気づけたり,「そういう視点で考えることもできるのか」と新たな発見があったり,入門書であ

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    2021年01月24日
  • 数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-

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    世界はルールに溢れている。
    憲法や法律だけでなく、ビジネスの戦略、制約条件などのルールと罰則、チーム働くうえでの決まりごと、家族内の暗黙のルール......
    ルールに縛られ・助けられ、作り出しながら生きてるのでルール作りについて学ぶために読んだ。
    以下学んだこと↓
    ・「何らかの目的を達成するために設定された、従わなければならない行動の制約を与えるもの」がルール
    ・ルールの4つの階層:ルールそのもの。個人。集団。環境。この全ての階層における事態を予測しないと失敗したルールになる。
    ・ルールが機能するための最低条件:目的が設定されている。効果のある介入方法になっている。ルールと目的達成までのロジッ

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    2025年11月02日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    入門書ということでデータを解釈することの重要性や難しさについて、幅広く学べました。詳細は別の参考書に譲るという体裁上、実際にすぐ応用できる知識がたくさん得られたという感じではなかったですが、今後学んでいく際にはバイブル的な本になるかもな一冊でした。時間があったら応用編も読んでみたいと思います。

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    2025年09月22日
  • データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

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    仕事でデータ分析をし始めた初心者ですが、私の学力では理解できないことが多かったです。数理モデルの世界をまず俯瞰してから各論に入る、俯瞰図の役割を担おうとしているけれども、多分これは各論を腰据えて勉強する中で理解が深まるのだと思いました。

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    2025年05月28日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    データに向き合う時の大前提「データ分析は万能じゃない」をわかりやすく示す本。現代では一般教養に近い内容かもしれない。

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    2025年03月18日
  • 指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門

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    ネタバレ

    タイトル通り。
    棒グラフの描き方や色の付け方、という初歩的なレベルから、KL基準量やグラフ理論まで非常に幅は広い。ただしこのシリーズ全般にそうなのだけど、その分浅い。

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    2024年01月02日
  • データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

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    ネタバレ

    微分方程式や確率過程、時系列モデルなどの理論中心のモデルや強化学習モデル、エージェントベースモデルなどの予測中心のモデルなど、一通りのことが書かれている。
    このシリーズの特徴でもある挿絵の多さもあり、文字の部分が少ないので各モデルの説明は最小限に留まっているが、必要なことは網羅されているようで、ざっと読むにはちょうどよい手軽さ

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    2023年11月25日
  • 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

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    モデルのパートなど、入門書にしては難しく感じるところもありましたが、広く浅く、とりあえずデータ分析についてざっと知りたい人に向いていると思います。
    データの解釈という点でもう少し踏み込んだ内容を期待していましたが、第3部で基本的なことに軽く触れていた程度でした。

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    2023年09月18日
  • 数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-

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    ルール作りについて個人、組織、社会と階層分けしてデザインの指向と具体的な失敗事例を挙げている。ルール作りの失敗事例集として秀逸だと思う。

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    2023年09月09日
  • 数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-

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    企業の管理部門経験が長く、小さな範囲ではあるが、ルールメーカー側であることが多いという自覚から購読。ルール設計失敗のあるあるをきちんと実験データで整理してくれており、分かりやすく、だよねーと思う点は多い。それなだけに新しい発見が少なかった印象。

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    2023年05月02日