西内啓のレビュー一覧

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

統計というシロモノは門外漢からすると、たいていいかがわしく見える。

それは、本質的には確率論でしか語りえない予測が、あたかもそれが絶対的なことように提示されるからだ。統計に100%がないことは、素人でも皮膚感覚で十分にわかる。

著名な統計家である著者ネイト・シルバーの会いに行く「優れた統計家」たちは、いずれも予測があくまで確率論であることを真摯に語り、フィードバックを用いしてモデルを修正し精度を高めることにこそ心血を注いでいる。

著者自身も自信を「ベイジアンである」と語り、人間を完全に合理的なホモ・エコノミクスとして想定するフィッシャー学派と対置させ、不確実性の存在を隠そうとせず、むしろ積極的に語っている。

「事前確立」をモデルに組み込むというベイズ統計学は、経済学における行動経済学の台頭と軌を一にしており、両者は同じ思想に根を張った兄弟分といえると感じた。

これからもテクノロジーは高度化していくだろうけれど、数字だけをブラックボックスの中でこねくり回して、それらしい理屈で大衆を扇動しようとする統計家は、もはや信用を得ることはできない。“正しい”インプットと、修正を恐れない真摯な態度。統計と向き合うににあたって失ってはならない金科玉条（皮肉ではなく）。

ビジネスにおける統計の活用においては、どうしてもハッタリの要素も交じってくる。競争原理のなかで、切り捨てなければならない正直さもあるだろう。正確性を欠いたとしても押し切らねばならない場面があるのであれば、やはり一番大切なのはクリエイティブ／アウトプットの突破力ではないか……？そんな気がしている。

統計学が最強の学問である［実践編］

統計学の意義、エッセンスをわかりやすくまとめた『統計学が最強の学問である』の続編。ビジネスで統計学を活かし、「洞察」を行うための具体的手法（統計的仮説検定、回帰分析、因子分析等）を解説している。卑近な事例を用いて、基本、数式を使わずに説明されており（しかも巻末に数式による補足もついていて重宝）、非常にわかりやすい。実務で実際に統計学の手法を使いたい場合の恰好の入門書である。

統計学が最強の学問である［実践編］

前著「統計学が最強の学問である」の続編．前著は統計学のビジネスへの適用に対する興味を抱かせる内容であったが，今回は実践編というだけあって，実際に使う気が出てきた人向けの内容となっている．といっても，実際に使う気になったらExcelやRについての実用書が必要になると思われる．本書は実用書との橋渡しのような位置づけで活用されてはどうかと思う．

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

読みやすさ　　：★★★★☆（読みやすい）
分かりやすさ　：★★★★☆（分かりやすい）
内容の充実度　：★★★★☆（満足）
全体のまとまり：★★★★☆（まとまっている）
費用対効果　　：★★★☆☆（買って読む価値がある）
読後感　　　　：★★★☆☆（モチベーションがあがる）

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

予測についてのデータサイエンティストの本。政治の選挙予測、経済から野球、テロの発生確率、天気予報、地震予知、オンラインポーカー、人工知能によるチェスのプログラム等、扱う範囲が広く、事例が多いので面白い。

◼︎予測には向いている分野とそうではない分野がある（現時点では）
過去の観測から天気予報の精度は非常に向上しているといえるが、未だに天気予報士は予報が外れた時に怒りのメールを受け取る。
地震は発生の間隔が天気の変化より長く（予測のためのデータが圧倒的に少ない）、かつ観察対象は地中で見えづらく、複雑なため予測することは非常に難しい。確率論で「何百年に何回、どれくらいの確率論でどれくらいの規模の地震が起きる」と予想はできても、「●月●日××で地震が起きる」という予測はできない

◼︎世界はそんなに単純ではない
予測モデルを作るときに失敗しがちなのは、単一の現象など少ない指標で複雑な世界をシンプルにあわらそうとすることである。すべての事象が単純なモデルで説明できるわけではないという前提にまず立つ。

◼︎シグナルとノイズを見分ける
シグナルは、予測したい事象が発信する兆し、ノイズはシグナルをシグナルであると分からなくしてしまう雑音。
物事が起こった後に、シグナルをノイズから見分けるのはやさしいが、その前からシグナルをシグナルとして見ることは至難の技である

◼︎予測することが未来に良くも悪くも影響する
選挙戦など、候補者の支持率などが公表されることで、有権者の行動が変わることもある。カーナビシで、渋滞を抜ける最適な道路選択に従った途端、同様の指示を受けた車が集結して渋滞するなど。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

『マネーボール』で有名になった野球データを分析し、選手の優秀さを予測するシステムを開発した著者。
2008年の大統領選の結果も予測したらしい。それがどれほどすごいことなのか実感はないが。

①ノイズとシグナルを見極め、より最適な判断ができるようになるためには？
②ベイズの定理について

①
知識としてノイズのパターンを知り、見分けられるようにする

②
ベイズの定理で使うデータは、すべて事実に基づいた数字ではなく、推測や人の主観が入る。そこにこそ、優位性を見出している、のかな？
ベースボールのスカウトはいなくならないし、データや計算だけに頼るのではなく、人の経験や判断、直感などがコンピューターに勝ることは少なくない。
ただし、より適切な判断を常に行うことを人は苦手とするため、データを用いることも忘れてはならない。

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

20年近くのサラリーマン生活で悩んだり苦しんだりする度に平易な自己啓発本を読んで自分なりの解決策を模索してきた。しかし、やや難解でより学問的な見識に触れると、私が悩んできたことは学問的に解決できることばかりであることに少しづつ気付くようになった。すでにアカデミックな理論があり、それを当てはめれば納得できたり、解決できるものであると。そんなときにこの本に出会った。参考になることが多かったが、特に「ポジティブ心理学」についてはもっと深く学んでみたいと思った。

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

もしドラのマーケティング版。
ストーリーはご都合主義だが、マーケティングの考え方を分かりやすく説明しており読みやすい。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

映画「マネーボール」で一躍有名になってた著者による、よろす統計本。扱うテーマは、金融危機、政治、野球、天気、地震、インフルエンザ、ギャンブル、ポーカー、地球温暖化、テロ。統計データを読み取る人間のバイアスが判断を誤らせるという話には嘆息。著者自身がKPMGに勤務していた頃にオンラインポーカーに全ての余暇をつぎ込んでいた話も面白い。気温観測地点が都市部に偏在しているバイアスを排除したデータを使ってIPCCの調査結果を再検証したUCバークレーのチームが「温暖化は確認できる」と結論づけた話も面白かった。

同僚Mさんから拝借した。

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

[読んだ理由]==================
西内啓氏の著作は他にも読んで、とても腑に落ちやすくて新しいことが多かったので、この本も読んでみたいと思った。


[読んだ後の感想]==============
実際に色んな生データ（出版社のページからダウンロード可能）を使って、
Excelでどういう操作をすれば目的の解析ができるのか全部手順が紹介されてて、
実際にやる際の参考書代わりにできそう。

何か解析したい対象が、既に具体的にある人向きかと思う。


[備忘録]======================

■第一章：統計解析で課題を解決するためのフレームワーク
「はい」「いいえ」で答えられるクローズド・クエスチョンからは、価値ある発見を引き出せない。
問いかける時は、５W1Hのオープンクエスチョンを常に意識する。

仮説を最初に立ててしまうと、直感に反する発見、想像しなかった発見を見逃してしまう
膨大なデータから総当りで何らかの関連性を発見できても、それを活かすのは難しい
「アウトカム」「解析単位」「説明変数」という３つのポイントを決めれば、分析の方針が自然に決まってくる

４W1Hから解析単位を考える：When、Where、Who、What、How

使う手法は自動的に決まる：
　説明変数が量的なデータ１つｘアウトカムが量的なデータ：（単）回帰分析
　説明変数が量的なデータ１つｘアウトカムが質的なデータ：ロジスティック回帰
　説明変数が質的なデータ１つｘアウトカムが量的なデータ：カテゴリごとの平均値の集計とｔ検定
　説明変数が質的なデータ１つｘアウトカムが質的なデータ：カテゴリごとの割合の集計とカイ二乗検定
　説明変数が複数ｘアウトカムが量的なデータ：重回帰分析
　説明変数が複数ｘアウトカムが質的なデータ：ロジスティック回帰


■第二章：仕事で使う統計解析（初級編）
・CASE1：和食レストランチェーンの売上高を増やすには？

■第三章：仕事で使う統計解析（実践編）
・CASE2：事務機器販売の営業戦略を立てる
・CASE3：情シスの手助けなしで、顧客行動の分析を行う
・CASE4：画像処理機器の販売台数を予測する

■第四章：進化したエクセル環境を活用して解析を効率化・高度化する

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

現在、膨大な量のデータが手に入るけど予測精度が上がったものとそうでもないものがある。野球、天気、巨大地震、経済などの予測をネタにして、シグナルとノイズ、不確実性をもたらすもの、間違った予測に流れてしまうバイアスを説明している。データ分析と行動経済学を混ぜ合わせた感じの本。面白かった。
世の中を二分論で見るのではなく確率的に見る、という考え方を意識的に身につけたい。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

2012年の大統領選において全米各州の結果をあてて日本でも話題になった538（five-thirty-eight）の主催者であるネイト・シルバーが語る「データを用いた予測」の方法論。

こう書くと、なにやらすごい定理や発見が書いてあるのか、と思いきや本書はそういった類の本ではなく、考え方やそもそもどういったルートを経て今のような考え方にいたったのかということを丁寧に記している（きっかけはもはや古典になってしまったセイバーメトリクスなわけだが）。なので、最初に本書を開いた僕のように「アカデミックな」アプローチがこれでもか・・・と書いてあることを期待した層にはちょっと期待外れかもしれない。

では、僕が本書を楽しめなかったというとそんなことはなくて、凡百の「ビッグデータ本」なんかなくても、これ一冊があれば十分なんじゃないか・・と思うぐらいこの本は気にいった。結局この本が言っているのはデータの中で「ノイズ」と「シグナル」を正しく選別し、そのストーリーを考えましょう、ということにほかならない。結局これが出来ずに本書で言うところの「特性適合」に陥ってしまっている例と言うのはかなり多い。

ノイズとシグナルをどう読み分けるかという、その根っこのところはあまり深く書いてないし（そこがまさしく著者の競争力の源泉だから仕方ない。もしかしたら言語化できないかもしれないし）、この一冊を読んだからと言ってベイズ統計学が出来るようになるわけではないのだが、少なくともこういう内容が広まれば予測するとはどういうことか・・・というのがもっと落ち着いて議論できるようになるのではないだろうか。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

データを使う場合のみならず、物事の見方を示唆する内容になっていると思う。決して読みやすい訳ではないけど、事例は面白い。予測ってそういう捉え方を前提でするもんだよね。というのが腹に落ちる。

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

excelを使った簡単な解析の仕方を解説します。経営者、経営コンサルタント、会計事務所職員が知っておいて損のないテクニックです。

統計学が最強の学問である

[まくふ]

読了

一応一通り読んだけど理解が浅い。
もう一回読まねば。

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

*****
統計解析に必要な手順をとことんまでシンプルにしてある一冊。
結局はツールじゃなくて思考のフレームをどれだけ
持てるのかだよね、と改めて思う。
*****
それにしてもadelieの入門ガイドかと思うほどうちのサービスにぴったり。
まんま推薦図書に出来る。
*****

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

統計解析の入門書として、とてもわかりやすくビジネスでもすぐ試せる。
解析データの基本的な指標に絞って解説してくれている。

１億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

分析・解析を単純化して、アウトカム・解析単位・説明変数に区分して解説した良書。分析は、アウトカムに焦点を当てるということ、何が分かったらうれしいかを強く意識すること、ということには同意。いくら分析精度が高くても関係者が同意しなければ物事は動かないし、分析精度を高めるために工数を割いても実際的ではない場合もある。ビジネスの成果に焦点を当てる分析という意味では、ビジネスパーソン全般が理解すべき内容。しかも、エクセルを使った分析なので、誰でも出来るようになるはず。この内容でおおよそのことはできるだろう。

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

難しい指南書だと思ったら、物語形式でおもしろく、マーケティングのノウハウが込められていて、非常に役に立った本でした。

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

ストーリーは、トントン拍子で失敗もほとんどなく成功していくサクセスストーリーでした。
もう少し壁が立ちはだかる方がリアリティがあって面白くなるのではないかという印象です。
マーケティングの要素は随所に出てきてイメージしやすく、マーケティングの基礎を学ぶにはいい著書であると思います。