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Posted by ブクログ 2022年05月04日
求めていたのはこの本のような実用的な本だった。
とりあえず流し読みをしたが、とにかくモチベーションが上がった。データさえあればなんでも分析ができる、それを教えられた。全て Excelで分析ができる。Excelがあるのがなんて良い時代なのだと再認識させられた。
まさに実践書。これをやらずして統計は身に...続きを読むつかない。
Posted by ブクログ 2014年09月10日
統計学がとても身近に感じられる内容。複数パラメータの解析の取り組み方がとてもよくわかる。エクセルを使えばできる内容なので、何度か読み返して、技術を習得したい。
Posted by ブクログ 2020年10月04日
Excelにおいて統計解析を用いた分析の全体感を掴めるとても参考になった1冊。
ケースに準えて分析できるので自分が何を目指して(目標)目的変数を設定し、結果を得ようとしているのか、そのプロセス(仮説検証)の部分をしっかり自分で手を動かして学習できるので、分析結果にとても納得が行き、分析手法の定着が深...続きを読むまると思った。また何度か手を動かして通して行うつもりである。
Posted by ブクログ 2014年10月19日
[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...続きを読む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
Posted by ブクログ 2014年05月12日
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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。
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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。
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Posted by ブクログ 2014年05月05日
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...続きを読む場合もある。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。
Posted by ブクログ 2015年08月31日
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。
Posted by ブクログ 2015年01月02日
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...続きを読むない。
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得られる。