あらすじ
今すぐ欲しい「問題解決×データ活用」のスキルが身につく本
「データ活用力」は、今やIT、英語、数字（財務・会計）と同様に、
ビジネスパーソンにとっての必須スキルとなりました。
本書は、AIがどんなに発達しようとも決して錆びることのない
「データ活用」の考え方、実践方法について、高校生でもわかるよう
わかりやすく解説しています。
統計学や分析手法、プログラミングを学んだのに
成果がイマイチ……という方、多いのではないでしょうか？
そんな方は、本書でまずは「データ活用のプロセス」を見直してみましょう。
・自社が抱える課題とは何か
・課題を解決するにはどんなデータを使えばよいのか
・結果からどういった解決策が考えられるか
こうした思考法こそが、武器としてのデータ活用術なのです。
【著者のワークショップでの事例を多数紹介しています】
・人口問題を扱った例
・顧客満足度を扱った例
・労働時間・残業時間を扱った例
【こんな方達にお勧めします】
・統計学や分析手法、プログラミングを学んだが、
その成果が出ていないという方
・作成した大量の表やグラフを眺めて、
何が言えるのだろう？ と悩んでしまう方
・データから得た結果が次のアクションにつながらず、
ずっと同じような問題を抱ている方
【会員特典データをダウンロードできます】
本書の追加コンテンツとして、次のセットをPDF形式で提供しています。
・データ活用のプロセス
・チェックリスト
・記入シート
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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Posted by ブクログ
めも
考えて:分析前の問題・目的定義と仮説構築
作業して:分析そのもののスキルや知識
考える:分析結果の解釈とストーリー構築
Q.あなたは何を知りたいのか。それを知って何をしたいのか。そのためには、どんなデータ指標が必要なのか
→この問いかけを自らにしましょう
データ分析は目的化されやすい。そうではない。手段です。ツールに過ぎない。
データ活用のプロセス
表面的な現象
↓
(目的・問題定義)
目的・問題を定義する※具体的に/問題なのか要因なのか方策なのかの意識を
↓
指標を特定する
↓
(現状把握・評価)
現状を把握する
↓
評価をする
↓
(要因)
要因を特定する
↓
(方策)
方策を考える
自分が考えることをロジカルに客観的に相手に伝え、理解・納得してもらうか。自ら結論に至るストーリーを構築できるスキルが大事
(問題定義)
問題と要因が混ざっていないか、主観でしかない想定が要因とされていないか.目に見える現象ではないか.で、何がどれくらい具体的に問題なのか、その問題はやはり要因が混在していないか.想定や仮説に過ぎないのではないか、目的でもいいが具体的に定義しましょう、
比較する際のチェックポイント
(1)結論となる結果が得られるか(必ずしも結論通りの結果が得られるとは限らないが)
(2)比較することで「差」が見出せそうか
目的思考の人は、データによる結果を述べるのではなく、結論を述べること
要因候補の挙げ方と指標の特定の仕方
要因候補を上げる
↓
指標を特定する
↓
関係性を確認する
問題に対する要因は見つかるが、そのデータが存在しない時、(1)類似のデータを考える(2)今から集める(3)定性情報で対応する
分解のコツ
1.ペアコンセプト…対になるもの
2.自己否定
思いつきのアイデアを否定→次のアイデアも否定→どんどん否定してアイデアを出していく事
