※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マーケター、商品・サービス開発、企画営業…必携の1冊。 話題の有名企業が続々採用！ 質の高いビジネスアイデアを楽に大量に生み出す方法。 締め切りが近いのに新しいアイデアが出ない人、 マーケティングリサーチをやっているのに有益なヒントを得られない人、 アイデアを考えるために情報収集しているのにヒントが得られない人、 そんな「努力しているけどアイデアが浮かばない人」のために、新しいマーケティングリサーチ手法の1つである「新奇事象」を通じて「アイデアの種」を大量にゲットしてもらう1冊です。 「新奇事象」とは、普通の人が行っているちょっと変わった消費行動や生活行動です。 既に顕在化している既存のものごとの延長線上で起きている事象に目を向けても、新しいアイデアは得られません。一部の人だけが価値を感じている新奇な行動から、「私たちの隠された欲求や不満」を発見し、全く新しいアイデアが生まれるのです。 本書では、のべ20万人を超える市場調査から、100人の新奇事象を選出し、着眼点とともに紹介します。

「このグラフどう見ればいいの？」「このグラフ何かが間違ってる気がする…」いままで雰囲気でグラフを作成してきたあなたは，こんな場面に出会ったことはないでしょうか。それもそのはず，エクセルやパワーポイントでなんとなく操作すれば簡単にグラフは作成できてしまいます。本書では，棒グラフ，折れ線グラフ，円グラフ，レーダーチャート，ヒートマップ，散布図などの主要なグラフの見せ方を歴史から丁寧に解説します。グラフの発明者たちは，どんなことを考えてデータをグラフにしたのでしょうか？ 学校では教えてくれなかった正しいグラフの選択，わかりやすいグラフ表現の基礎を学び直しましょう。

なぜ各社がこぞってスマートスピーカーの販売に乗り出したのか？――人工知能の研究開発者が語る、第3次人工知能ブームの終焉の可能性とディダクション（演繹法）による第4次人工知能ブームの幕開け。人工知能の次の5年、10年、20年を正しく理解できる決定版！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Rustは、C/C++の代わりとなる最新の爆速言語として注目されています。「とにかく実行速度が速い」「モダンな言語機能が一通り入っている」「OSからWebアプリケーションまで幅広く実装できる」「ツール群がとても充実している」「安全性が強力に担保されている」など、数多くの魅力があります。本書は、JavaやPythonなど他の言語に習熟しているエンジニアを対象に、Rustの独特な仕様と開発ノウハウをわかりやすく解説した入門書です。

なぜ世の中には無料で使えるサービスがあるのか？　10代のうちから絶体に知っておくべきお金の仕組みが、身近な事例から楽しくわかりやすく学べる！

データ分析のお作法を学ぶ。それが、この本の目的です。 ……まことしやかな数字が、実際の所、どれほど当てになるものなのか。たまねぎの皮を１枚ずつ剥くようにして、喧伝された事実に隠されたもう一つの"事実"を見つけ出すにはどうしたらよいのか。そのためのスキルを学べます。 著者は、ITベンチャー勤務のマーケターにして、データサイエンティスト。データ分析のプロジェクトで数多くの失敗も味わいながら、「生傷で得た教訓」を糧に著しました。 新型コロナの感染拡大、戦後最長の好景気、貧困率にひきこもり……。ニュースを賑わせた事象を題材に、「データドリブンに真実へ迫ると、どのような実態が見えてくるか」を紐解き、そこで使ったスキルを解説します。 データ分析とはアートであり、すべてのビジネスパーソンに必要な能力です。 数字が読めても、それが何を表しているかが分からなければ「分析」とは言えません。数字だけでなく、起きていることの全体を解釈し、時に俯瞰し、データの裏にある何かを探っていく。データに目を配り、また必要があれば提示されたデータを疑う。それが"考える"ことです。データ分析は多様な知的スキルを組み合わせたアートでもあります。 そうした分析力はデータ分析の専門家だけでなく、あらゆる分野のビジネスパーソンにとって必要な能力です。本書がこのような能力を養うことに少しでも貢献できればこれ以上の喜びはありません。

世界は今、嘘とフェイクに満ちあふれている。ニュースも、ウェブ検索も、専門家の言うことも、鵜呑みにすれば騙されてしまう。本書は今もっとも注目を集めるデータサイエンティストが、データに注目して「嘘を見抜く技術」を解説！ 世論調査の結果はなぜ各社異なるのか？アベノミクスによって景気は良くなったのか？「最近の若者は……」論の誤り。本当に地球は温暖化しているのか？……etc. 新時代の教養「データサイエンス」の入門書として、数学が苦手な人、統計学に挫折した人にもわかりやすい一冊！ ※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ------------------------ 特典付きキャンペーン実施中! ! 本書(紙版、電子版とも)をご購入いただいた方に、特典PDFをプレゼントするキャンペーン実施中です! ●特典PDF内容 シェアOK！　図解・イラスト集 ●キャンペーンの申し込み方法についてはこちら。 book.mynavi.jp/pcbook/blog/detail/id=130870 ------------------------ ●著者「はじめに」より この本は、数式もプログラミング言語も一切出てこないデータ分析の書籍です。どうすればデータ分析を通じて価値ある意思決定を下せるかに焦点を当て、仮説の作り方、問題の解き方を授業のように解説し、書籍を読み終えた後に「自分もできそう！」と感じていただくことを目指しています。 データサイエンティストとして何度と失敗してきたわたしの経験から、このようなプロセスでデータ分析に取り組めば大きく失敗することは無い、データ分析は仮説が重要で観察力と洞察力が欠かせないといった話を盛り込んでいます。 「分析力」を身に付けてもらうことに主眼を置いているので、本書を読んでもコーディングが上手くなるわけではありません。しかし、問題との向き合い方は少なからず変わるはずです。 また、本書を1回読んだだけで劇的に「データ分析」が上手くなるとも言い切れません。何事も理論と実践のバランスが重要です。本書は理論がメインであり、ぜひ実践を通じて「書籍に書かれていたあの話は、こういうことだったのか！」と新たな気付きを得て欲しいと思います。気付きを通じて、より上手くなるはずです。 本書で語られるのは、解決すべき課題を問題として解像度高くとらえ、仮説を構築し、データを収集し、仮説を証明して結論を出し、意思決定につなげる、という一連のプロセスの解説です。 データ分析力を育てる教室の開講です！

私たちが「つい」買ってしまう、使ってしまう商品・サービス。その裏には「人を動かす隠れた心理」インサイトが存在する。iPhoneもUSJもマクドナルドも、成功の鍵はインサイトを掴んだことだった。インサイト開発支援に携わるマーケターの著者が、徹底的な検証によって誰でも再現性を高くインサイトを掴めるようになる術を指南。天才でなくても、ヒットするためのアイデアは作れる！

――筆者はデータサイエンティストとして主にマーケティング領域で活動していますので、とくに最近は「人工知能を使ってヒット商品を発見できないの？」といった相談を受ける機会が増えました。ただ、その都度このようにお答えしています。 「膨大なデータを眺めて『次のヒットは確率的にこれ』と予想するよりも、人間の悪の側面を眺めて『こういう煩悩は誰もが持っているからヒットしそう』と予想する方が、よほどヒットする確率が高いです」（序章より） 話題のデータサイエンティストが「〈悪いモノほど大ヒット〉の法則」を検証する、画期的な行動経済学！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 数式なしでデータ分析が理解できる!! 　いったいデータとは何か、データ分析から何がわかるのか、何のためにデータ分析を行うのか、ということからスタートし、「仮説構築」と「仮説検証」を中心に、プロセス全体をマンガで説明します。 　これからデータ分析に取り組むたい人、現在取り組んでいるが完全に納得していない人、いまよりデータ分析を効率的に行い人に役立つ内容となっています。 プロローグ 登場人物紹介 第1章：何が問題か？（思考プロセスと因果関係 　1.1　何が問題か掴めなければデータ分析は無意味 　1.2　物事を因果関係で捉える 第2章：「問い」を探す（観察力と洞察力 　2.1　「具体」と「抽象」をマスターせよ！ 　2.2　ルールに合致しない例外を探す 　2.3　観察力と洞察力を磨く 第3章：「仮説」を立てる（演繹法と帰納法） 　3.1　どんな意思決定を下すのか？が全て 　3.2　仮説構築と仮説検証の違い 　3.3　演繹法と帰納法 第4章：「仮説」を証明する 　4.1　なぜ調査をするのか？ 　4.2　論証と実証、2つの証明 第5章：意思決定を下す 　5.1　なぜ発表（プレゼン）は失敗したのか？ 　5.2　どうすればうまくいくか エピローグ

『亡くなった家族ともう一度暮らせるとしたら何をしますか？』 「家族レンタルサービス」がはじまった。亡くなった家族の情報を提供することで、それをAIが読み取り、性格までそっくりな人間をレンタルすることができるというサービスだ。夫婦、子供、きょうだい、親……。サービス利用者は、亡くなったはずの家族ともう一度暮らしながら「遺された大切なもの」に気付いていく。