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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 単行本 – 2015/7/31
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●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、主人公の洋平と一緒に、一連の流れを追いながら、
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
・自分の話しに説得力をつけたい方
- 本の長さ224ページ
- 言語日本語
- 出版社SBクリエイティブ
- 発売日2015/7/31
- 寸法12.9 x 1.4 x 18.8 cm
- ISBN-104797383003
- ISBN-13978-4797383003
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出版社より
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本書では、実務に必要なデータの見方や分析のやり方はもちろん、最初のプロセスで必要な考え方や視点について丁寧に解説します。しっかりとした課題設定、数字に基づく、筋の通った説明を下地としたシンプルなストーリーが求められます。誰もが理解でき、やればやるほどスキルとセンスを上達させることができます。 |
上のグラフで来店者数を加えてみると、「売上高」一本でしか勝負できない状況から大きな一歩を踏み出せたことがわかります。結果を並べただけの「データ整理」では、現状把握しかできない。「分析」に進めてはじめて、価値ある情報が引き出せます。視点を1軸から2軸以上に広げること。この例は、グラフ上の見た目だけで判断できるシンプルな例です。 |
考えを客観的にするコツは図のようなマトリックスです。考えていることの1つひとつが、どこまで具体的であるかを整理します。事実として見えている現象と、本来は分析してわかるはずの原因、その原因に基づいて計画する方策を明確に意識して切り分けましょう。 |
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課題解決プロセスの中では、「課題ポイントを見つける」ところと「要因特定をする」ところのそれぞれにおいて、仮説を先に立てます。正しいのかどうかを検証するには、現場へ行って自分の目で確かめるか、データで事実と照らし合わせるといった手段が必要です。つまり、一般事務でのデータ分析の直接の目的は、「立てた仮説の検証」だと私は考えています。 |
「スナップショット」とは、ある範囲を切り取って、その特徴を表そうとする視点です。「スナップショット」で分析すると、色々な要素や切り口で比較しやすくなる。ただし、一定期間に絞った静的な情報であることを忘れずに。 |
2つの軸でデータをプロットし、その分布の様子から共通項を見出し、グルーピングします。各グループはなぜ他のグループと違うのか、どんなところが違うのか。変化点と共通項の両方に着目したこの事例のように、常にそれぞれの着眼点が完全に独立しているとは限りません。2つ以上の着眼点を合わせて考えるときに使える視点です。 |
商品の説明
出版社からのコメント
「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
内容(「BOOK」データベースより)
著者について
欧米両方のビジネススクールにてMBA取得(AcademicAward受賞)。
2004年日産自動車へ。海外マーケティング&セールス部門を経て、
組織開発部ビジネス改革チームマネージャ。データや統計を活用し、
カルロス・ゴーンをはじめとする日産の経営幹部もうなづく提案をした実績あり。2014年独立。
Decision Science(意思決定論)をライフワークにしている。世界120カ国、旧東海道500キロを踏破。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
データ&ストーリー代表。多摩大学大学院ビジネススクール客員教授。横浜国立大学・亜細亜大学非常勤講師。神奈川県生まれ。慶應義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。2003年MBAを取得後、2004年日産自動車へ。海外マーケティング&セールス部門、組織開発部等を経て2014年独立。グローバル組織の中で、社内変革プロジェクトのパイロットを務め、経営課題の解決、新規事業の提案等、データやロジックを組織の意思決定に活かした数多くの実績と経験を持ち、これらを強みに活動している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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登録情報
- 出版社 : SBクリエイティブ (2015/7/31)
- 発売日 : 2015/7/31
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 224ページ
- ISBN-10 : 4797383003
- ISBN-13 : 978-4797383003
- 寸法 : 12.9 x 1.4 x 18.8 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 84,039位本 (の売れ筋ランキングを見る本)
- - 308位ロジカル・シンキング
- - 499位オペレーションズ (本)
- - 676位仕事術・整理法
- カスタマーレビュー:
著者について

データ&ストーリー LLC 代表(https://www.data-story.net)
多摩大学大学院 ビジネススクール客員教授
横浜国立大学 非常勤講師
慶應義塾大学理工学部卒業後、日立製作所にて海外向けセールスエンジニア。
2米国にてMBAを取得後、2004年日産自動車へ。海外マーケティング&セールス部門、
組織開発部ビジネス改革マネージャ等を歴任。2014年10月独立。
グローバル組織の中で、数多くの経営課題の解決、社内変革プロジェクトのパイロットを務める。
豊富な実務経験と実績に基づいた実践的研修・コンサルができる唯一の講師として高い定評がある。
米国Harvard Business School, Data Science for Business 修了。
著書 『Excelで学ぶ意思決定論』(オーム社)
『人は勘定より感情で決める』(技術評論社)
『明日からつかえるシンプル統計学』(技術評論社)
『「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本』(日本実業出版社)
『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』
(ソフトバンククリエイティブ)
ほか多数
カスタマーレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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自分が分析だと行っていたものは整理の域を出ないものだったと痛感しました。
本書には、具体的な分析の掘り下げ方や考え方がとても分かりやすい事例とともに記載されています。
文章も初心者向けになっており、読みやすくわかりやすかったです。
すぐ実践に活かせる1冊だと思います。
実際に分析を仕事で実施していますが、明日から記載の内容を実施したいと思えないです。
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考える!
2)なぜ課題が起こっているのかを見つける:要因仮説を”なぜなぜ?”で立てる。多ければ優先度をつけて!(WHY型)
3)使うデータの範囲、分解の粗さ、使えるデータ入手の工夫を考える!
●相手に伝わる[プレゼン]の仕方
1)伝える相手のことをよく理解する(1)相手のポジション(2)相手の知識(3)相手の知りたい事・ほしいこと
2)自分が力を注ぎこんだ分析プロセスや結果をすべて見せたいという衝撃を一度抑え込む
3)最低限理解してもらいたい「メッセージ」は何かを明確にする
4)表現がメッセージとなっているか、伝え方がシンプルになっているかを客観的に確認する
●その他ポイントから
・結果を並べただけの「データ整理」では、現状把握しかできない。「分析」に進めて初めて、価値ある情報が引き出せる。そのためには視点を1軸から2軸以上に広げること
・課題を整理する際には、①定義を明確にする②できるだけ定量化する③比較対象を明確にする④事実とそれ以外を切り分ける、の4点をマトリックスで見直そう
・仮説は「○○がXXだと、▲▲が■■だ」という方に落とし込めば、使うデータや確認ポイントがすぐわかる。例:年齢が20台だと、売り上げ個数比率が上がる。
・WHAT型仮説は「そのデータはどのように分解できるのか」「その分解されたデータをどういう軸で切ると課題が見えやすいのか」という視点で立てる。分解は、課題があぶりだされるポイントまで行う。
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。