西内啓のレビュー一覧
-
-
-
Posted by ブクログ
・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」 -
-
-
-
-
-
-
Posted by ブクログ
頻度論とベイズ論 分析と洞察は頻度論、予測はベイズ論。
代表値は平均、中央値、最頻値など。数が多ければ平均を考えれば良い。
中心極限定理＝元のデータを足し合わせれば、正規分布に収束する。
分散と不偏分散（データ数マイナス１で割る）
αエラー＝慌てもの、βエラー＝ぼんやり者
有意水準と最強力検定
平均値の標準誤差を考える
平均値と標準偏差を使えば、サンプルサイズ設計ができる＝標準誤差が平均値±２SDに入るためのサンプルサイズ。
帰無仮説、p値
ｚ検定よりもｔ検定のほうが問題が少ない（少数のデータでも使える）
カイ二乗分布
フィッシャーの正確検定
回帰分析（説明変数が量的なものの場合） -
Posted by ブクログ
【複雑系解法】
たまたま、ジェノサイドという小説を読んだところだったので思ったのですが、この小説には進化した人間が出てきて、現在で言われるところの複雑系（天気、火山の噴火、人の行動など）を瞬間的に解くことができます。
われわれは、今現在では解くことのできない（非線形）事象を複雑系として簡単に表現してしまっています。
人間の脳で解くことができない事象を、解けないので複雑系という言葉で解かなくてもよい状態をつくりあげています。
統計学は今現在の人間が解くことのできない、複雑すぎて直接解を導くことができない事象をある程度の精度でもとめる手法のように感じます。
もし、複雑系の事象を直接解くこと -
-
Posted by ブクログ
仕事柄ビックデータという言葉によく触れる。
それを下にしたマーケティング提案。
フレームワークに当てはめて、なんとなくうまく進めていく。
『仮説』、『検証』という言葉を聞いたことがあると思うが、仮説が正しかったのかを確かめるというのは、素敵な仮説を考え出せないとそもそもそんな検証の意味もないかも知れない。
そんなモヤモヤした気持ちの中でこの本を読み始めるといきなり、『私たちはすでに膨大なデータを持っている。それをどう扱っていいかわからないだけなのだ。そういう時代に、仮説を考えてから解析するということは、「膨大なデータの一部だけしか見ない」ということでもある。』と書かれておりなんとなく安心感を -
-
-
-
-
-
Posted by ブクログ
仕事から幸福を得る方法にストレングスファインダーが出ていたのは、良かった。論の進め方に似たものを感じる。多分著者は、「着想」の強みを持っている。
・マルサスとリカードの「貧困はなぜ起こるか」の研究。
彼らが「なぜ貧困が起こるのか」という問いに対して出した答えは、人口が増えれば増えるほど食料の増産が必要になるが、新たに農地にする土地はこれまでに比べて条件の悪い土地も開発しなければいけなくなるからだ、というものでした。
→収穫逓減の考えの元の概念がよく分かる。ここから、会社で同じ様な努力をしても、帰ってくるものが少ないという主張に繋げる。
・マーティン・セリグマンのVIAテストによる人の強み。 -
Posted by ブクログ
メモです。
・顧客は誰か？
コトラーもまず最初に聞くのは「君たちの顧客は誰なんだい？」。
顧客が誰なのかをクリアにすることが一番最初にすべきこと。
・エスノグラフィ
インタビューだけじゃわからない、思いつきもしない顧客の「生活そのもの」を実際に一緒に過ごして観察する調査手法。
・データマイニング
小売店の販売データや電話の通話履歴、クレジットカードの利用履歴など、企業に大量に蓄積されるデータを解析し、その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを探し出す技術。
情報技術の向上により、潜在的な顧客ニーズが眠る「鉱山」として「採掘(mining)」されるようになった。
・顧客の創造
企業がし