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[柏木 吉基]のそれちょっと、数字で説明してくれる? と言われて困らない できる人のデータ・統計術
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それちょっと、数字で説明してくれる? と言われて困らない できる人のデータ・統計術 Kindle版

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紙の本の長さ: 224ページ

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商品の説明

内容紹介

カルロス・ゴーンもうなずいたデータの技術

元日産社員で、カルロスゴーンをはじめとする外国人役員に企画を通した著者が、ビジネス最強の武器「数字×ロジカルシンキング」について、数字嫌いな方にもわかるように解説します。ストーリーをまじえ、初心者の方にも読みやすい内容です。

●カルロス・ゴーンもうなづかせた著者が、ビジネス最強の武器「数字×ロジカルシンキング」の使い方を紹介

本書は、元日産で、カルロス・ゴーンはじめ外国人役員に数々の企画や提案を通した著者が、データ分析の前に、数字を使ったロジカルシンキングの使い方や、必ず解決策にたどりつけるデータ分析の仕方、データを使っての発表の仕方などを、紹介するものです。

●「数字×ロジカルシンキング」の両方があわさって、はじめて説得力を持つ

たとえば、毎週の売上棒グラフを見て、「あの課は最下位だからなんとかしなければ」といったように、単純な結論を出していませんか?
それでは見落とすものも多いのです。

ロジカルシンキングはできても数字が使えない、データ分析はできてもロジカルに分析ができないので、解決策にたどり着かないという方は多いです。
本書では、初めて「数字」と「ロジカルシンキング」を組合わせ、しっかり解決策にたどり着ける考えの組み立て方を紹介する本です。
課題発見から解決策まで、ゆっくり解説していきますので、分析にとどまらない「考え方」を知ることができます。

●対象読者
・データ分析をしているが、よりよい分析につなげたい方
・勘に頼らないマーケティングや分析をしたい方
・ビジネスで数字をうまく使いたい方
など

●目次
序章 それ、ちょっと数字で説明してくれる?ってどういうこと?

第1章 数字やデータで考えるための「ロジカルシンキング」
Story「本当の課題」をデータで再度考えよう?

第2章 現状を知り、「課題」(What)を特定する
Story「なんでA商品が問題って言えるの?」「そ、それは~」

第3章 データで「なぜ問題が起こっているのか」(Why)を確認する
Story「商品寿命が終わったって本当?」

第4章 結果を伝える
Story 今までの話を整理する

出版社からのコメント

●著者から
「データ分析学んだけど、結局使えてない」
その理由は、「データが無いから」でもなく「データ分析のやり方が分からないから」でもありません。
目の前のゴールや課題と、データや分析手法とを適切につなぐことができないと、
意味のないグラフを大量生産する「データ整理」病から抜け出すことはできません。

そんな悩みへの答えがこの本にあります。

さあ、あなたはデータ分析のやり方が書かれた本をもう一冊買いますか?
それとも分析専門家のセミナーに参加しますか?
その前にこの本を手に取ってみてください。

●読者の感想
・日産出身の著者ならではの説得感がありました。読み通すと、仕事で数字を扱うセンスが磨かれるように思います
・ストーリーに沿って読めるのでわかりやすい。また、出てくる場面が仕事に沿っているので、実務に活かせそうです

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 26691 KB
  • 紙の本の長さ: 267 ページ
  • 出版社: SBクリエイティブ (2015/7/30)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B00W4O69Q4
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.5 2件のカスタマーレビュー
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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本
元日産自動車の著者によるデータ分析、ロジカルシンキングの入門書です。若手社員と上司との会話形式で実際にどのように分析、考えて、説得ある説明、戦略を立てるかを学ぶデータ分析の入門書です。報告や資料作成、プレゼンのやり方なども簡単ながらのっていますので、新入社員向けと感じました。

以下、気になった文章をピックアップします。
●学問としてのデータ分析(統計)が目指すゴールと、組織の中での実務のゴールが異なる。実務家が目指すのは「組織を動かすこと」であり、分析に「正解はない」。「正解は自分で作るもの」。「いかにその主張に筋が通っていると、”他人がどう思うか”どうか」。
●ロジカルシンキング×データ分析による問題解決の流れ
 ①仮説を立てる
 ②”課題ポイント”を特定する(WHAT型)
 ③相関で要因を特定する(WHY型)
 ④プレゼン
●なぜビジネスにはデータが必要なのか
 ①数字は、人を動かす一番の説得材料になる
 ②リーダー・管理職になるなら、「数字」が必須
 ③数字は、あいまいさをなくし、コミュニケーションを円滑にする
●データ着手の前に仮説を立てる
 1)課題がどこで起こっているのかを見つける:課題を分解(WHAT型)し、比較する軸を仮説から
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形式: 単行本
「データ分析なんて、ちゃんとやってるよ。」
という人は、多いだろう。

しかし、棒グラフや折れ線グラフを作成して、データ分析した
つもりになっているだけではないか。
これらは、データ分析ではなく、データ整理でしかない。

まず、仮説で当たりをつけ、平均と標準偏差で課題ポイントを特定する。
相関で課題の要因を特定する。

本書では、図や表を多用し、分析の手法をわかりやすく解説している。

例えば、平均はそれだけを見ると、見落としてしまう事が出てくる。
なぜなら、同じ平均値でも「ばらつき」は、異なるからだ。

大事なのは、一面的でなく、多面的に実態を捉えて、的確な方策を練ることだ。

これが、きちんとできている会社は、成長するし、そうでない会社は
停滞する。

主観に頼らず、客観的な数字を的確に分析する事で、カルロス・ゴーン社長
まで納得させた手法である。
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