あらすじ
データ分析と統計学のジャンルで、一番やさしい本を書きました。
★仕事において、「データ分析」の重要性は飛躍的に高まっています。といっても、その手法は実にさまざま。データの選び方や見方、データ間の相関関係・因果関係の見極め方など、アプローチ次第で、結論は大きく変わります。
★本書は、「データ分析」の基本がサクッと身につく入門書。全編にわたって、データ分析で成功した事例・失敗した事例をたくさん用意しました。それらをじっくり読みながら、データ分析で一番大切な、「ファクト(事実)をとらえて次の一手を打つ」着眼点の見つけ方を学んでください。
★ちなみに、本書でおススメするデータ分析のプロセスは、とてもシンプル。
①まず「アバウト」に予測する
②俗説による「バイアス」を消し去る
③「見える化」して比べる
④「相関関係」や「因果関係」を見つけ出す
もちろん、すべてのデータ分析にこのパターンが当てはまるわけではありませんが、最短で最適解を導く道筋の一つとして、ぜひ参考にしてください。
★タイトルに<文系でも仕事に使える>とあるように、本書は専門的な部分には立ち入らず、むずかしい数式は極力使わないように配慮しました。
★一方で、データ分析を「見える化」するためのグラフの技術や、データの関連性をもとにして次の一手を考える際に必要な統計学の知識についても、文系にもわかるレベルで解説しています。
感情タグBEST3
Posted by ブクログ
データ分析に以前の仕事をしていた時から興味あり、また現在よりデータや客観性求められる仕事についたので本書を読むことに。
当初の目的通り、学びたい内容を学ぶことができました。タイトル通り文系人間でもデータ分析の基礎を学べる内容で、エントリーとしては非常に良いものかと。それだけ、噛み砕いて説明している。反対に、詳細内容は省いてるのかと思います。
以前、統計学の入門書を読んでましたが、面倒になりそちらは途中で挫折。ただ、本書を読んだことで、統計の本もハードルが下がった様に感じます。また、読み始めようかと。
Posted by ブクログ
とてもわかりやすくデータ分析にあたっての考え方を説明している。特に思い込みに対する注意、事例はわかりやすい。
また日常生活で意識して使うことのない平均、中央値、最頻値、最小値、最大値といった言葉の定義や、分散、ばらつき、標準偏差(続けてσの説明へ)もきれいに整理されている。
広告費と効果の関係から広告費を増やしたときにどれほどの追加効果が得られるのかをExcel回帰分析機能でおこなうことができるということも基礎的データ分析の知識として抑えておきたいところでありしっかり説明されている。