あらすじ
高校までのごくわずかな数学で、MBAで学ぶ95%以上をカバー!
学び直し・文系にも最適な数学の基本が1冊でわかる
本書は、日本最大のビジネススクール、グロービスで前身も含めて25年以上教鞭を執って
きた著者が、「数学的な発想ができずに損をしているビジネスパーソンがあまりにも多い
」と感じていたことから、そうした人に数学についてあらためて基礎を学び直してほしい
という思いで書いた1冊です。
ビジネスで数学を使えるメリット:
1 良い意思決定ができる
2 未来予測がしやすくなる
3 人にだまされにくくなる
ビジネススクールの先生だから書けた「本当に使える」数学の基本。
つまずきやすいポイントをていねいに解説します。
感情タグBEST3
Posted by ブクログ
高校までに学んだ数学をどのようにビジネスに活用できるかという視点を手に入れることができた。
どのような時にその知識が役立つのかを含めて高校で教えてくれたら、数学に対しての苦手意識を持たなかったのに、と思った。
当方、私立文系大卒で数学が苦手な方だったが、指数関数と標準偏差以外はすっきりと理解することができた。
指数関数や標準偏差は理解できないところがあったため調べながら読んだ。
確率・標準偏差・集合あたりが生活の中で特に活かせそうだと感じた。
投資をする際に役立ちそうな内容が多かったため、経済学部はきっとこんなことを学んでいるんだろうなぁと感じた。
補遺の背理法で紹介されていた、二択同じ選択肢が記載された紙が用意されている時に一方を燃やして、反対の選択肢を燃やしたと証明するテクニック、アニメやドラマでよく見るが実際にやってみたいと思った。
Posted by ブクログ
大体数学で躓くのは高校1〜2年で、そのときはビジネスなんて全く無関係なわけで、いざ社会に出ると必要条件が満たされない(というより素養があると圧倒的有利)という教育的矛盾。というわけでビジネスシーンとそこで用いる初等数学が一通り分かる。事実解釈やロジカルシンキング、プレゼンなどなど数学を活用する一歩を学べる一冊。
Posted by ブクログ
へぇこれだけの数学でMBAの95%がカバーできちゃうのか、というのは知れて良かった。
パパッと読めるのは良い。ただ欲を言えば、読み物としての感動はそんなになかったかな。
(当たり前だと思っていた式、あるいはただ暗記していて意味を理解していなかった式の奥深さや本質が捉えられた!みたいな感動はそれほど無かった。)
Posted by ブクログ
基本がざっくり分かる人はそれなりの素地がある人だと思いますが、さりとて簡易にするのも難しいそうな気がするので丁度良いのかもしれません。
ターゲットはビジネス経験が多少なりともあって、ただ経験と勘なのでは、と自問する人かもしれません。
どちらかというと高校生位に渡して数"字"って大事なんだよ、伝えるのに良いのかもしれません。
Posted by ブクログ
義父から譲り受けた本。
数学は得意なだけに、目次を見ると「簡単な話じゃ~ん」と感じたが、深く読み込んでみると、なるほど、これがビジネス数学ってものか、と発見があった。
やっている事自体は数学でも基礎中の基礎だが、ビジネス用語が上手く散りばめられているので、実践的な印象。
「ビジネス数学」は資格試験もあったと思うので、その辺も興味を持った。
Posted by ブクログ
この1冊で「ビジネスで使える数学がざっくり」わかりませんでした・・・もう難しい計算式が並んだ時点で、理解が止まります。苦手意識を克服するために読みましたが、苦手意識を再認識することとなってしまいました。とは言え、関数、平均、確率等の数学的アプローチがあるということを認識しておこうと思います。実際に数字を数式に入れて計算してみないと身につかないですね。
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半導体性能に関するムーアの法則: 半導体回路の集積密度は一年半から二年程度で二倍になるという経験則
ファイナンスでは、将来のある時点で得られる金銭の価値は現在の同額より低いと考える。①定期預金に預ければ金利が付く②リスク、不確実性
DCF discount cash flow 将来のキャッシュを割引いて考える
CF\(1+r)n乗 r=割引率 n=年後
投資や金融の世界での「72の法則」
ある額を借りた時、金利(%)と元本がその倍になる期間に関する法則。投資がある年利で運用された場合、倍になる期間。3%で借りたら72÷3=24yで倍になる。
平均は、ずば抜けた値があれば正しい平均値を示さない。加重平均の重みづけ次第で結果が変わる。
エクセルで二乗を計算 =N^2
言葉
*しふく【雌伏】
[名](スル)《雌鳥が雄鳥に従う意から》人に屈伏して従うこと。また、実力を養いながら活躍の機会をじっと待つこと。「—して時の至るを待つ」
*しゃしょう 【捨象】
〘名〙 物事の表象から、一つまたはいくつかの特徴を分けて取り出す抽象を行なう場合に、それ以外の特徴を捨て去ること。また、概念について抽象する場合、抽象すべき特性以外の特性を捨て去ること