西内啓のレビュー一覧

  • 統計学が最強の学問である[実践編]

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    ◯1つの説明変数と1つのアウトカムとの間の関係性だけを分析してしまうと、見落としていた別の要因によって結果が歪められている、ということがしばしばある。(202p)

    ★終章のビジネスで用いる場合の分析の手順が本書のキモであると思う。

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    2019年05月05日
  • サラリーマンの悩みのほとんどにはすでに学問的な「答え」が出ている

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    母数が多くなればなるほど、生み出す価値の平均値は徐々に薄まっていく(収穫逓減の法則)という考え方はすごく納得させられた。

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    2019年01月03日
  • コトラーが教えてくれたこと 女子大生バンドが実践したマーケティング

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    「もしドラ」以上にあざとそうな装丁の「萌え系ビジネス書」を手に取りました。
    ヒロインたちのバンド活動をマーケティング手法で組み立て成功するという基本線。
    ケーススタディに徹した背伸びをしない姿勢には好感が持てました。
    しかし、ラストのソーシャルマーケティング活動では、著者の活動をそのまま重ねているようで、かなり唐突でしたね。
    しかし、著者らは「もしドラ」の派生をやろうと堂々としているところが肩透かしですね。

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    2018年10月29日
  • サラリーマンの悩みのほとんどにはすでに学問的な「答え」が出ている

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    新書のテーマとしては、なかなかの着眼点で、かつ幅広な「悩み」が設定されていて、感心してかってしまった。
    スプートニクショックをきっかけにして3つの偉大な発明として、アポロ11号、インターネットにならんでプロジェクトマネジメントが紹介されていたのが驚きであった。普段何気なく「プロマネ」という言葉を使っているが、もう少しその手法について再認識する価値がありそうだ。
    人間全体の幸福度に関連する要因のうち、外部環境が左右する幸福度は10%ほどで、幸福感を得られる3つの考え方として、感謝(他人の人柄や、道徳的な行いの素晴らしさを強く認識すること)、許容(自分に害をおよぼした人や、過去の体験を許せること)

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    2021年08月08日
  • 統計学が最強の学問である[数学編]―――データ分析と機械学習のための新しい教科書

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    統計学、機械学習に必要な数学の知識が把握できたのは良かったが、文系卒の前提知識では5、6章辺りから理解が追いつかなくなってしまった。理解できなかった個々の分野はこの本にこだわるよりは別途初学者向けの書籍で学んだ方が早そう。

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    2018年09月24日
  • シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

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    最近データの活用が大事だと言われているが、データに対するリテラシーが不足していることに気付かされる。過剰適合等データの取り扱いは単純にはいかない。
    まさにノイズの中からシグナルを予断なく見出すかが問題だ。

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    2018年04月11日
  • 統計学が最強の学問である[ビジネス編]

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    最初にリサーチデザインの重要性を説いている。これについては類書が豊富なので、読者の関心の近い分野の方法論を学ぶとよい。ただ会社組織内で新規アイディアの発見・証明に基づく実践が、経営方針にマッチさせられるかどうかは、かなり知恵を絞りださないといけないだろう。実務的に当座の枝葉の剪定やパッチ当てに追われている立場も多いはず。本書の知見を適用できる組織は、比較的余裕があると思う。

    紹介された解析手法は、クロス表、SWOT分析、散布図、分散成分分析、単純分析、重回帰分析、因子分析、ロジスティク回帰分析、クラスター分析、決定樹分析等であった。またこの他にマーケティング理論が織り込まれていた。さらに人、

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    2017年01月04日
  • 統計学が最強の学問である[ビジネス編]

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    先行研究を徹底的に調べればより確実な選択が可能

    「統計学が最強の学問である」という書籍の続編。この本では,企業が利益を出すうえで最もクリティカルな以下の2点の分野での統計学の活用方法を解説している。
    1. 人事
    2. マーケティング

    読み物として面白かった。まず,重要な分野で上記の2点をあげていたのが良かった。統計というと顧客にDMを送るかどうかとか,WebサイトのデザインをどうするかどうかのA/Bテストなどこういう細かい話での話題が多い印象だった。しかし,クリティカルなのは会社全体に影響を与える人事やマーケティングでありこうした分野での検討を重ねるのは,たとえ少しの改善でも効果が大きいの

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    2016年12月09日
  • 統計学が最強の学問である[ビジネス編]

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    「リサーチデザインとは、研究者がどのように良い研究課題を考え、またその課題に対してどのような調査や分析を行なうべきかを考えることである。(p.4)」「アウトカムとは分析のときに最も重要になる「最大化したい/最小化したい」値のことである。(p.14)」「みなさんが見つけなければならないのはあくまで「自社の多くの人間がわかっていない利益に繋がるアイディア」である。(p.18)」

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    2016年12月04日
  • 統計学が最強の学問である[実践編]

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    前著よりそれらしいことが書かれている

    書籍の冒頭で,前著である「統計学が最強の学問である」が1冊まるごとを導入として書いたなどという言い訳から始まっており,心配になった。しかし,前著に比べればよりそれらしいことが書かれている。平均や各種手法について説明されている。
    しかし,なんとなくわかったようなわからないようなという域を出るものでもなかった。

    結局のところ,データあってもどうにもできないことや変化させられないことというのが大部分を占める。予算であったり天気であったり。
    統計学が有効な場面はあるだろうが,それは結局十分に学習を積み,そういう経験・場面に出くわした場合に限るように感じた。

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    2016年11月16日
  • 統計学が最強の学問である[実践編]

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    統計学の基礎から回帰分析までを実践的に解説している。筆者はおそらく天才なのであろう。文才もあるし、説明の仕方も明瞭ではあるが、本文中には数式があまりでて来ないため、理屈ではわかるが、実践に至るまでには到達できないと感じた。

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    2016年11月04日
  • 統計学が最強の学問である[ビジネス編]

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    経営戦略やHRM、マーケの基礎的な説明も多く、非MBAホルダーのビジネスマンが統計学をビジネスに応用するには有用。

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    2016年10月25日
  • 統計学が最強の学問である[実践編]

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    ネタバレ

    前作の「統計学が最強の学問である」で統計学がどれだけすごいのかということが書かれていたのに対して、さらに具体的にどうすれば統計学を最大限活用していけるのかについて書かれていました。
    ただ、読めばすぐに現実社会で使いこなせるのかというと、そうでもなくさらにもっと勉強はしないといけないなという印象です。その勉強に取り組んでいくためのとっかかりとしては非常にいい本だと思いました。

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    2016年08月18日
  • 統計学が最強の学問である[実践編]

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    この本の理解が統計学のスタート地点と書かれているが、一回読むだけでは人に教えるレベルにならない。

    偉大な統計学の変遷からいろいろな手法が載っているが、やはり数学的思考がないと理解は難しい。

    さわりだけという感じではなく、使いこなしたいという人は時間をかけて身につけたほうがいいように思う。

    僕は今から二周目やります。

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    2016年07月22日
  • サラリーマンの悩みのほとんどにはすでに学問的な「答え」が出ている

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    ・お金と幸福度はそれほど関係しない。「貧困だと不幸だけど金持ちだからといってそれほど幸福でもない」という状況は、多くの国で共通している。
    ・「人生においてお金に対する優先度が高い」という心理傾向を持っている人は幸福度が低くなる。幸福度において問題になるのは、お金をどれだけ稼ぐかやどれだけ貯めるかといったことよりも、どれだけお金に寄って「お金で解決できるような問題を解決するか」「どうお金を使うか」である。
    ・人間の幸福度の大半を占めるのは「感謝」(他の誰かの人柄や道徳的な行いの素晴らしさを強く認識する)「許容」(自分に害を及ぼした人や過去の体験を許すことができる)「気づき」(「今この瞬間の幸福」

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    2016年02月07日
  • サラリーマンの悩みのほとんどにはすでに学問的な「答え」が出ている

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    偉大な先人達の研究をもとに、サラリーマンの永遠の課題に答えを出した書。これを読んで悩みが解決するかは怪しいが、苦しみながら答えを出していきましょう!

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    2015年09月28日
  • 1億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

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    なかなか面白い切り口で、これまで漠然としか理解できていなかったことがすっきりと見えた部分もある。
    SPSSやSASありきではなくExcelということで、かえってブラックボックス色が薄められているところがあると言えるのかも知れない。

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    2015年08月31日
  • シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

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    様々なケーススタディを使って統計的手法による予測の難しさを述べた本。理論の良しあしは個人の考えに寄ると思うので、正誤の判断はしないが、統計学・予測学に多少なりとも興味があれば面白いのではないか。結論さえ知ることができれば良いのだ、と言う人にとっては、ダラダラと屁理屈を述べているような印象をうけてしまうかも。統計・予測学の本の割には数式が少ないという印象。行動経済学をかじった人は、知っているようなことが多いと思うような内容。

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    2015年06月30日
  • 統計学が最強の学問である[実践編]

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    2章終わりで挫折。
    理系卒でも興味関心が無ければ敷居は高い。

    それでも、一般の統計学の本より読みやすいか。

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    2015年06月21日
  • 1億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

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    具体的なエクセルを活用した解析手法が丁寧に解説されています。間違いやすそうなポイントも示されているので、実際に行う際に参考となりそうです。

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    2015年05月12日