工藤卓哉のレビュー一覧

これからデータ分析を始めたい人のための本

再読。データサイエンスって専門的に思われがちだけど、実は社内交渉などのビジネススキルの方が大事だったりするなぁと。中学レベルの数学でも分析できる内容はあるしね。データサイエンスのプロジェクトをロケットの発射に例えていたが、発射台の整備をきちんとできる「データサイエンティスト」になりたい。

アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座

現実とデータ分析の橋渡し。初心者に必要性を実感させるのに最適。分析手法についても深入りしすぎず基本的なことが学べる。Rやる前にこの本を読んで欲しい

これからデータ分析を始めたい人のための本

一から統計学を始めるに当たり、心構えを解りやすく解く。
この手の本では、理解しやすい。ビギナー本。

アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座

本書は昨今のデータサイエンスで使用されるノウハウをまとめたものである。個人的にはほとんど知っている内容だったのであまり収穫はなかったものの、昨今おデータサイエンスについてバランスよく記述されているという意味では、こういうことを仕事にしていない人にとって教養となりうるものだと思うので、そういう意味では有用な一冊かもしれない。
個人的なこの本に対する当初の期待としては、アクセンチュアは分析部隊とコンサル部隊が切り離されているとよく言われるが、そこのメリデメと、コミュニケーションをいかにとってプロジェクトを進めるのか、というところについてだったが、残念ながらそれに対する記述がなかった。ひとえにそれは、彼らにとってそれが特段不思議なことではないからではないかと思ったりした。

アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座

統計手法やアナリティクスについて初学者でも丁寧に読めば十分理解できるレベルではある。一方、実際の実務にすぐに応用できるか、という点ではなかなかハードルが高い。それは統計学的な考え方や手法とツール（本書では主にR）について、極めて限定的な説明（あるいは紹介）にとどまっているからである。この次のステップは明らかに実務で使うことであるが、そのためにはどうするべきかは読者に委ねられている感じである

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

データサイエンスにもっとも必要なものは、KKDである。
つまり、勘と経験、そして度胸である。

データサイエンスというと、データから有益な情報を見つける、
とっても理系な雰囲気のある内容かと思ったけど、
本のほとんどの内容は理系には直接は関係ない
話なのが面白かった。
つまりはデータを扱うのは人間なのであって、
科学ではない、ということなのだと思う。
著者はニューヨークに仕事で行ったことが大きな自慢らしく、
「そういった経験がデータサイエンスに最も重要」
というように感じるところもあった。
「データサイエンスの書籍」としてとらえるよりも、
「データサイエンスを仕事にしている人が書いた
ビジネス本」という立ち位置として見ると、
これはこれで面白い本だと思う。

ちなみに、出てくる数式は大学２年生程度なので、統計学としては教科書に出てくる基礎レベルかと思う。

これからデータ分析を始めたい人のための本

本書は、データ分析を成功させるために必要な条件や、社内の組織作りや、現場レベルとのやり取りの重要性などについて説いている。加えて、データ分析結果の現場への適用方法についての説明に力が入っている。

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

最初は、アクセンチュアの宣伝かと思えたが、途中から統計を基としたデータサイエンスについて事例をもとに説明されていて良かった。
最後は、共感する所も多かったが、受け取り方次第かも

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

一部の専門家任せにするのではなく、私たちが目的を明確にして活用するためにはどのようにすべきかを理解できた。面白い分野だ。

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

流行言葉のように言われている「データサイエンス」。その第一人者が、初心者、または、関心のある人に向けての入門書。データサイエンスで何が出来るのか、データサイエンスをすることが目的でなくそれをビジネスに活かすことが目的であること、データサイエンティストに求められるものなど。筆者の想いがよくわかる。実際に取り組んだ事例も紹介されていておもしろい。後半ちょっと難しくなるのは共著なのからだろうか。

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

題名の通り、「超」入門
データサイエンスについてざっと理解できる本

筆者はアクセンチュアのコンサルタントで、ところどころにアクセンチュアのツールやコンサルの宣伝が入ります(笑)
それはとりあえずおいておくとして、ざっくりとデータサイエンスって何?ビジネスにどうつながるの?っといったところが語られています。
しかし、ここでもやはり統計学が出てきて、そこはちょっときつい。統計基礎を理解していないとたぶんついていけない感じです。

まず、データを操るために必要なスキルとして
(1)データを活用としたビジネスを企画する力
(2)データサイエンスを支える統計知識
(3)アナリティクスを実現するITスキル
と整理しています。
この辺はよくセミナーなどでも聴く話です。
本書の中でもこの3点について、ブレークダウンして説明しています。

さらに、セミナーでもよく出てくる話ですが、データありきの分析は失敗するとのこと。
そういった意味では58ページに記載されているマーケティングデータの分析プロジェクトの全体像のチャートはヒット!!
まず、発射台・標的の設定として、現状分析、課題定義、目的設定を行うこと。
そして、データ解析として、探索的データ解析やモデリングを実行。
最後に、分析PDCAの高度化として、計画、実行・評価、改善のサイクルをまわす
となっています。

さらに本書のもうひとつのヒットはデータ分析の全体像を描いた構造化データサイエンスモデル(巻末に詳細)
これも分析手法含めて整理されていてよいです。

最後に、データからイノベーションを生み出す3か条として
・適当な解で満足してはいけない
・普遍的だと思われている事業であっても漫然と処理してはいけない
・妥協せずにやりぬく

耳が痛い...

ということで、統計学を知らない人にとっては、ちょっときつい章がありますが、それ以外は読み込めるものと思います。
入門書としてはばっちりです!!

これからデータ分析を始めたい人のための本

　データ分析を始めたくても始める武器を持ってない。その方法が書かれていないのが残念。
　
　饅頭で言えば皮だけ、中身がないものを饅頭とは言えない。もう少しデータ分析前の資料の整え方の説明が欲しかった。

　日本におけるデータ解析は世界から一歩も二歩も劣るという。そして世界を相手にするのならば世界に目を向けなければともいう。その結果、日本におけるデータ解析方法が世界のデータ解析に駆逐されやがて日本には世界のデータを食い荒らす解析法が群がるのだろう。その中にビックデータを操る人々がいる。

　分析の解釈は結局その解析者の主観へと流れてしまい本当の役に立つ解析がないがしろになりそうだ。主観はその国の文化により変化するその基準を建てることからこのビックデータを利用とするデータ分析の行き着くところが見えそうで怖い。その国のデータはその国の宝とならなければならないしかしこのビックデータプロジェクトにより国々の宝がある一つの組織に集中する可能性を否定できない。だからこそもっと自国民の理解を深めるための場が大切だろう。その場ができてこそ本当のデータ社会になってもらいたい。

　シンプソンのパラドックス

これからデータ分析を始めたい人のための本

分析の目的やリスクや特徴を考えて行う事が重要。
シンプソンのパラドックス
オーダーオブマグニチュード

企業におけるデータ分析の基礎知識、考え方、進め方について記載した本。
初めの一冊としては参考になる。

これからデータ分析を始めたい人のための本

データ分析の手法について書かれた本。
データ分析とはいっても、そもそも課題、目的が無いと
やっても意味が無い。

実践されている方の著書で、
データ分析の流れを簡単に把握するには充分な一冊。

【勉強になったこと】
・データ分析の最大の恩恵は、「意思決定プロセスの最適化」

・データ分析で一定の効果を上げている企業の特徴
　1. 分析対象データと分析基盤がある
　2. データ分析の目的と現状の経営課題を理解できている
　3. 先端技術を持ち認識力のある実行部隊がある
　4. 経営層がリーダーシップを持ってプロジェクトを支援している
　5. 気概と発想力のあるメンバーが組織として
　　高いパフォーマンスを発揮している

・データ分ン席の土台を構成する6要素
　目的（企画構想）の立案
　データ分析によって解決すべき課題の認識と優先順位づけ
　構造化データ、センサー情報やログを取得するIT基盤
　分析対象となるデータ
　データ分析のためのSW、HW
　課題解決へのリーダーシップと情熱

・データ分析プロジェクトのリーダーに必要なリーダーシップ
　プロジェクト全体を見通す構想力
　周囲を巻き込む現場力
　統計学とデータ分析の基礎知識

これからデータ分析を始めたい人のための本

記述内容のレベルにムラがあるのが残念。第三章だけの方が（実例として第一章をからめて）いい本になったかも。

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

１，２章は常識的な話の総括かと思われたが、３章「データサイエンティストでなくとも知っておきたい統計基礎」で難易度が急に上がった。ここでうちのめされた。