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高橋威知郎

14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書単行本（ソフトカバー） – 2014/9/18

髙橋威知郎 (著)

47個の評価

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本の長さ

272ページ
言語

日本語
出版社

かんき出版
発売日

2014/9/18
ISBN-10

4761270241
ISBN-13

978-4761270247
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

「売上アップにはどんな新製品開発が必要?」「利益アップにはどんな方策をとるべき?」「上位商品の販売につながる販売策は?」→14のフレームワークを自在に組み合わせて、データを宝に変える!

著者について

1974年生まれ。筑波大学大学院博士課程社会工学研究科中途退学、修士(数理工学)、中小企業診断士(経済産業大臣登録)。内閣府(旧総理府)、およびコンサルティングファームなどを経て、現在、ソフトバンク・テクノロジー株式会社データサイエンス部シニアコンサルタント。
官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わってきた。退官後は、官公庁時代に身につけたデータ分析スキルをもとに、おもに大手消費財メーカー・小売り企業に対し、プロダクト戦略をはじめ、近年注目されている経済指標のひとつで、マーケティングの投資効率を見るマーケティングROI、ライフタイムバリューなどに関するコンサルティングを提供。現在は、さらに一歩進めたフィジタル(リアルとWebの融合)マーケティングの体系化、およびそのコンサルティング業務に従事する。
本書は20年近い実務経験をもとに、マーケティングや販売促進、営業、商品・技術開発、物流・販売管理、経営企画などに携わる一般のビジネスパーソン向けに、仕事で成果を上げるために身につけておきたいデータ分析のスキルを平易にわかりやすくまとめたものである。

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登録情報

出版社 ‏ : ‎ かんき出版 (2014/9/18)
発売日 ‏ : ‎ 2014/9/18
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 272ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4761270241
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4761270247

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高橋威知郎

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go_west

「マーケティングの」データ分析の「教科書」

2016年7月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

2/3を使ってデータを分析するためのノウハウ（教科書的なもの）、
1/3ほど割いて具体例を3つほど記載されている。
自分が思うにわりと良い箇所に既に線が引かれているのだが、これは人によってはイライラの要因になるかもしれない。

少なくとも「分析したいものがあるんだけど何をしたら良いの？」という状況であれば、
順序立てて説明してくれているので役に立つケースもあると思われる。
ただ、マーケティング向けであって、それ以外での「データ分析」に役に立ちそうかというと微妙な印象を受ける。

専門の人に言わせるとわりと初歩的なテクニックであり、内容的に微妙らしい（初歩だから知っているだろうという意味で）。
本職ではない人間からすると、着眼点として参考になりそうな点はそれなりにある。

本書はデータが集まっている事が前提となっている。
確かにデータ集めの部分は色々ノウハウが必要な印象はある。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

社内勉強会で使いました

2015年9月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

データ分析の流れというか考え方の基本がわかる本です。
ところどころをつまみ食いして読むよりも、最初一気に読んで、データ分析の流れと考え方を学ぶと良いです。

内容は、データ分析以外の普通に仕事でも使える内容だったのが良かったです。
例えば、Step1やStep2は何かやるときの準備や計画、時間管理をする上で普通に仕事でも使えますし、Step4やStep5は資料作成のやり方です。
それを、データ分析という切り口で書かれていました。

書かれていることは、当たり前と思えることも多いですが、その当たり前のことが出来ていないと反省させられる本です。
初心者の方は、基本的な考え方を学ぶ上で有意義です。
経験者の方は、自分のやり方を振り返るのに良いと思います（私は、結構わかっているけどできていないことだらけでした）。
ということで、社内勉強会で使わせていただきました。

本にも書かれていましたが、データ分析初心者向きということで、初めてデータ分析をやる方が、他の分析技術の本と一緒に考え方を学ぶ上で読むのが最良の使い方だと思います。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazonのお客様

具体的!

2016年4月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

データ分析の本は多いですが、ここまで具体的に方法を書いている本は無いのではないでしょうか。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon カスタマー

データ分析の入門書としてぴったり

2014年12月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

データ分析について、あまりわかりませんでしたが、この本を読んで分析のために必要な要素がかなりわかるようになり、どのようなデータを収集すべきか、またどのように分析を進めて行けばいいのかがわかるようになりました。データ分析の入門書としてオススメです

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Martin

分析(アナリティクス)ではなく集計の本

2015年2月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

-良いところ
　他の分析本と違って、複数の手法を組み合わせたストーリーのある分析が記載されている。
　ケーススタディも豊富。これから分析を始めようという人には分析全体の見通しが立つようになると思うので有用だと思われる。

-期待外れだったところ
　高度な分析手法を使わずにここまでできる！というコンセプトの本だと思うので見当違いな意見だが、内容が初歩的。
　分析がメイン業務でなく、上司からちょっとやっといて、といわれた人が読むには良いと思うが、マーケティング部門やプロとして分析サービスを提供している人、近年流行のアナリティクス等に興味がある人は読む必要がない。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon カスタマー

タイトルが惜しい。。。

2021年3月11日に日本でレビュー済み

この本は、「データ分析の教科書」というより、「データ分析ビジネスの教科書」ですね。
評価がばらつくのは、タイトルから昨今流行している機械学習や統計学を用いたデータ分析手法についての教科書と勘違いされる方が多いからと思われます。
内容は素晴らしいのにタイトルで損してるな～と思いました。(そのため★一つ減です)
特にSTEP4とSTEP5は、データ分析に限らずソリューションやシステム提案等にも応用可能な情報と思われますので、今後分析ビジネスも展開したいソリューションベンダーの方は手に取ることをお勧めいたします

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazonのお客様

データ分析に迷走していたが、本書によって一気に進める事が出来ました

2014年9月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

【時間が無い方へ】
・基本から応用を正しく理解出来る。
・上手くいかなかった時に着眼点を変えてみる。
・体系的に順序立てて学習、スキルアップ出来る。
・データ分析を、具体的改善アクションへつなげる為のノウハウが豊富。
・バッグに入れて持ち歩けとは言わないが、本棚にしまわず机上で読み返してほしい1冊

【完読した感想】
ざっと流し読みをすると、少々難しい事が書かれているのですが、実は難易度が高い内容の時には分かりやすい解説や事例が手厚く記載されていました。
またデータや分析といった仕事に関わる人間は感覚的には理解しているが、言葉に表現出来なかったり、他者への説明が困難な事項が少なからずあると思われるが、そのような痒い所に手が届く。というのか、一気に視界が晴れる様な爽快感すら覚えるくらい分かりやすい。
本書を活用するにあたり難しい統計知識や見識はいらない。実際によくあるケースを挙げて、具体的に解決へと導いてくれている。
今までに「努力したが上手くいかなかったし、原因がつかめていない」という経験、だれしもあると思うが本書を読み終わった時に、試してみたいヒラメキが得られるのではないでしょうか。

17人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

ビジネススキルもつきそう

2015年11月12日に日本でレビュー済み

ビジネス上のデータ分析の考え方を学ぶには良書です。しかし、具体的にツールを使ってどのように分析するのかまでは、言及されていません。他のツール系のデータ分析本と一緒に読むと良いと思います。

書かれているデータ分析の考え方は、入社２，３年目のビジネススキルを上げる上で有益だと感じました。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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