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うーん。この程度の分析はどのコンサルでもやっているだろうに。凡庸な印象だ。どうも本当に役に立つ情報は表に出さない、それを実践しているようだなぁ。

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コメント(0)2025/01/03

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数学編はかなり難しく感じたが、ビジネス編を続けて読むと、実業務により近いところでの考え方を整理することができ、自分がこれから行いたい分析対象とその分析手法や進め方についての解像度がグッと上がったように感じる。あとは完璧なデータを揃えるまで待つのではなく、集められるデータから徐々に手を動かしてみることが大事。

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コメント(0)2024/09/12

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続編として読んだ。途中から流し読みしてしまった。

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コメント(0)2024/08/10

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◆自己回帰モデル：先月や先週などのデータを元に次回を予測する◆バラツキは大体標準偏差の±2倍に収まるはず。

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コメント(0)2024/06/02

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◆無数の相互作用の組み合わせから最大のアウトカムを生む条件を探すのは決定樹分析。但し、購買単価の大小などを機械的にグループ分けしても購買行動の共通点などは見られない。またより全体最適を目指すのがランダムフォレストだが、結果の解釈が複雑になる。 ◆そのため、クラスタリング分析で意味あるクラスタに分けるほうがおすすめ。アウトカムは説明変数に用いず、後から各クラスタの購買単価などを算出して比較する。 ◎P◆重回帰を使う。【4.オペ】◆発注量の最適化などの予測モデルでは、クロスバリデーション法で過学習に注意。

ナイス ★1

コメント(0)2024/06/01

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◆分散成分分析（混合効果モデル）：変量効果（効果を無視したい変数を一定の平均値と分散を持ったばらつきとして統制する。本社所在の都道府県が利益に与える影響など）と固定効果（固定的な傾きの一般的な変数）を含んだ分析。【2.人事】◆説明変数間で高い相関を持つのは望ましくない。一方を捨てるか、両者の背後にあるものが重要なら合算する。変数多く複雑なら因子分析でグループを作って類似の変数を合算する。【3.マーケ】◎ST◆重回帰は交互作用が存在しないと仮定している（一部の交互作用を分析するオプションはある）。

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コメント(0)2024/05/28

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【1.経営戦略】◆分析手順①競争する市場の範囲と分析対象企業の選定②分析すべき変数のアイデア出し③データ収集④分析と結果の解釈 ◆重回帰分析：・ステップワイズ法で説明力のある説明変数の組合せを見つける（当然/意味ない変数はデータセットから除いておく）。・サンプル間の差異が桁違いの変数（売上など）は対数を取ると、差異がなだらかになる。2乗項で累進性説明できる。2変数掛け合わすと交互作用が説明できる。 ◆分析だけでは因果は不明なので、仮説検証のため小規模でも早期にランダム化比較試験（ABテスト）をすべき。

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コメント(0)2024/05/16

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実務に役立つ思考と分析手法

ナイス ★1

コメント(0)2024/03/20

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目を通す。密度が濃い。

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コメント(0)2024/02/15

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ネタバレ第1章まで。重回帰分析では、yの数よりxの数は少なく。xはステップワイズで見つける。信頼区間を見れば、無限にデータを集めたら分かるはずの回帰係数のだいたいの範囲が分かる。p値は小さいほど偶然にしては確率が小さいので帰無仮説棄却。

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コメント(0)2023/02/02

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ネタバレ図書館本。主観的な要素が入っていても良いので、あるデータで分析してみて、データが足りない「窮屈」感を覚えることで、きちんとした分析基盤がつくれる。データ分析のコツと暗黙知を掛け合わせることで、分析(複雑な物事を明らかにすること)を超えた洞察(物事の本質を見抜くこと)ができる。

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コメント(0)2023/01/02

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基本編に引き続き完読。経営戦略、人事、マーケッティング、オペレーションの4つの視点でどのようにアウトカム&説明変数を設定し、分析結果から洞察を得るかについて教えてくれている。自分でも実践してみて、本書で述べている感覚が自分事に腹落ち出来るようになりたい、と思う。それにしても統計学は理数分野のみならず様々な分野に活用可能なんだなぁ、と勉強になったものの、その感覚を肌で感じるためには小さな単位でコツコツ?トライ&エラーで継続していく事が必要だ!　順番は逆だが、次は実践編の読書にチャレンジするぞ!!

ナイス ★3

コメント(0)2022/10/23

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アウトカムが定量的な数字の大小を表す場合は重回帰分析アウトカムが「ある状態をとるか否か」という定性的なものの場合はロジスティック回帰

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コメント(0)2022/01/19

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ワッツ・S・ハンフリー氏著「PSPガイドブックソフトウェアエンジニア自己改善」で、線形回帰等統計学の重要性を感じ、本書を読んだ。統計学をビジネス利用する際の前提や目的・アプローチを段階的に記述していて、また数式が一切出てこないので、初心者にもわかりやすかった。逆に言えば、詳細は自分で調べる必要がある。①総資本利益率②状況適合理論③統合行動理論はキーワードとして覚えておく。個人的には、「ポジショニング」に注目。潜在的なニーズを掘り起こす手段として有効であるなら、顧客とのシステム要件確認に使えるだろうか？

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コメント(0)2021/08/03

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基礎編よりも読みやすい。

ナイス ★1

コメント(0)2021/04/20

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ネタバレこの本を実務で活かせたら、すごく役立つだろうなと思う。分析の視点や考え方、調査票の事例など、実践的なものばかり

ナイス ★1

コメント(0)2021/02/09

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1冊目の方が為になったな。。

ナイス ★1

コメント(0)2021/01/19

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ちょっと間延びしている。一般的な統計を学ぶ本に比べればおもしろいけれど、勉強にはやはり普通の（面白くない）テキストの方が効率よい。そうやって一通り理解してから、ざっと目を通す本なのだろうなと思う。

ナイス ★7

コメント(0)2020/11/25

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なんだろうと思って最後に謝辞を読んでわかった。これまでの研究を学んで、ニュートンのように『巨人の肩に乗れ』ということなんですね。経営（SPC理論/産業論、RBV/企業論）、人事（適材適所）、マーケティング（顧客視点、何を売るか）、オペレーション（全体最適/ボトルネック）のそれぞれの分野の文献を調べ、それに合わせて変数を見つけて、統計を回して結果を分析して対策を考える。読んでいるとビジネスで過去文献も見ず、統計も使わないのは闇夜に手探りで歩いているように思えてくる。ちょっと苛立たしくもあるが、面白く感じる。

ナイス ★37

コメント(0)2020/11/07

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【速読】特にビジネス判断の領域において、統計学的な知見をどのように用いることができるかについて論じる。単なる結果分析だけでなく、新規サービス設計といった前向きな局面における活用の可能性にも触れられており、統計学の応用可能性の広さを感じた

ナイス ★3

コメント(0)2020/10/31

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書店で偶然手に取って購入したが大変面白かった。ビジネス上でデータの統計的活用を具体的にどう進めたらいいか、経営企画、人事、マーケティング、その他全般（書籍内ではオペレーションと括ってる）に分けて説明。とにかく量的変数は重回帰、質的変数は二値に分けてロジスティック回帰、それ以外の分析（例えば因子分析とか）は専門家に任せればよろしい、という割り切り感がシンプルでよろしいなw。現実にはデータセットの整理が一番大変とか、とりあえず手元にあるデータで分析を回してみることから始める等、現場感のある提案もGoodです

ナイス ★2

コメント(0)2020/10/16

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具体的なデータの扱い方や注意点、活用方法が説明されていて、とても参考になりました。後ろの索引も辞書代わりに使えそうです。他の統計学が最強の〜シリーズも読みたいと思います。

ナイス ★4

コメント(0)2020/09/01

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入門篇の「統計学が最強の学問である」のビジネスへの応用篇。本書にあるメソッドを、コンサルなどがよく使うフェルミ推定などと組み合わせて活用すれば、かなり筋の良い打ち手を導き出せると思われる。マーケティング、プロモーションに関心が強い娘にもお勧めの一冊。中でもデルファイ法は、「自動運転の車の売り上げが、現行の車の売り上げを越すのは何年後？」という類の問いへの回答を出すには極めて有効な手法。但し、回答を依頼する専門家をどう選ぶかが問題だ。コロナ対策でも解るように、スカタンな「名ばかり専門家」が数多いるからね。

ナイス ★30

コメント(0)2020/08/02

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統計学をビジネスで応用する方法が紹介されている。経営、人事、マーケ、オペレーションなど各領域で具体的な事例が用いられている。難しい数式は一切用いず、各戦略への活かし方中心にまとめられているのは良いと思うが、統計と統計にはあまり関係のない話（フレームや質的調査など）が混雑しており、事例も実践で活かすには甘い感じがした。クロスバリデーションの考えには納得。統計は万能解ではないので、予想が外れた場合の二歩・三歩先の打ち手は常に必要だと思う

ナイス ★6

コメント(0)2020/05/25

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いかに統計学（データ分析）が経営に有用であるかを説く内容。経営戦略・人事・マーケティング・オペレーションで章が分かれており、それぞれで統計学をいかに役立てるかの考え方や手法が載っている。これらの切り口はまさしく中小企業診断士の「企業経営理論」で学んだ内容と合致していて、読める本の幅が増えたことを実感！競争戦略上ポジショニング理論とケイパビリティ理論のどちらを優先すべきかという議論一つ取っても、統計解析すると前提条件により答えが変わり興味深い。経営に限らず正解がない問題に統計を活かす考え方を身に付けたい。

ナイス ★16

コメント(0)2020/04/26

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西内さんの本は3冊目。今回は統計よりビジネス書に近づいた印象。確かにコンサルの影響を受けた人は、すぐSWOTやPPMといったマトリックス図を作る傾向にある。わかりやすいのは良いが、「で、それからどうするの？」と思うことも多い。関連性の分析における「切断」は自分の周りでも多く見受けられる。手持ちのデータのみで関連性を分析しようとすれば、実は手持ちのデータは極めて限定された範囲しか含まれていないというのはありがち。それをもって「関連はなさそうだ」といううっかりは起こりがち。

ナイス ★3

コメント(0)2020/01/03

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統計をビジネスに応用

ナイス ★2

コメント(0)2020/01/02

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とても、面白かったです。ビジネスに実際にどのように統計学を活かしていくかという内容になってます。前回、「統計学が最強の学問である(無印)」を読んだんですが、こちらの方が社会人にとっては取っつきやすくておすすめかもしれません。この著者の方は語っている論のソースをしっかり載せるところ、参考文献がしっかりしてくれるところが本当に優秀。

ナイス ★5

コメント(0)2019/09/29

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データが血肉とすれば、ビジネス課題や理論は骨格。骨格があって初めて血肉が活きるということを伝える本だと感じた。マーケティングに携わる者としてはセグメンテーションまわりの議論はいくつも発見があった。

ナイス ★3

コメント(0)2019/09/07

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『統計学が最強の学問である』の続編（実は続々編だが続編の『統計学が最強の学問である　実践編』はキツそうだったので飛ばした）。前作同様統計学の強さがとても伝わる。ビジネス編ということでマーケティングや人事・オペレーションにおける統計の活用が書いてあるが、前作よりも統計について深く突っ込んでおり時々着いていけなくなってしまう。全体としてはド素人にもわかりやすく書いてあるが前作を読んでからでないと厳しいと感じる。

ナイス ★5

コメント(1)2019/06/12

る@文系大学生→公認会計士

ハッキリとした面白み・楽しさより実用的な話が多く盛り込まれたという面では良いとは思うので、もう少し統計等に慣れたあとでもう一度読みたい

ナイス ★1

06/12 22:16

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統計学７冊目

ナイス ★1

コメント(0)2019/06/01

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西内さんの人気シリーズのビジネスにフォーカスした内容。「こういう方法がある」という概念の理解には素晴らしい作品でした。各論（用意するデータセット、手順や細かい数値の見かたのようなもの）はない。逆に言えば実際の理論及び数式が無い分読みやすい。実際に分析をやらない人にはこの本で十分概念理解できる。しかし分析を業務にする人にはこれにプラスして派生して何かしらのアクションが必要となる。

ナイス ★3

コメント(0)2019/05/04

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もっと統計学を使ったビジネス戦略を学べるのかと期待して読んだのですが、PPMやSWOTなどよくあるマーケティング戦略の手法が多くて、ちょっと期待外れでした。

ナイス ★9

コメント(0)2018/10/01

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力つきた感満載。その辺のコンサル本とかわんねえ。

ナイス ★2

コメント(0)2018/08/26

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読み物としては面白いが、実践はいろいろと難しそう。

ナイス ★1

コメント(0)2018/08/21

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現場での視点からでの本だけど、自分にはまだ早かったです。もうすこし業務が慣れてきたら再読したいです。

ナイス ★5

コメント(0)2018/07/20

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ビジネスでの統計学的手法の活用方法を紹介した一冊。著者の西内啓氏が実際に企業からの依頼で分析する際使用する方針や知見であり非常に参考になる。リサーチデザインの考えを元に、1)経営戦略の策定、2)人的資源の活用、3)マーケティングの実施、4)業務のオペレーション改善の4分野につきデータの取得から分析、アクションまで一連の流れを披露しており勉強になった。状況適合理論による人材の適材適所や、統合行動理論による行動要因の分析を統計学的に実施出来れば生産性向上に大きく寄与すると感じた。実際に分析する時に再読したい。

ナイス ★20

コメント(0)2018/05/28

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統計学を活用するポイントは理解できるが、実際に現場の業務で活用することが、やはり具現化したものとして考えられない。もっと時間かけて考えてみないとだな。

ナイス ★8

コメント(0)2018/04/03

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Google Scholorを活用したシステマティックレビューと統合行動理論に関する記載は実践的なアイディアを得られたという事で、一読した価値はあった。が、全般的には辛口評価。実践編で語りつくしてしまったのか、全般的にビジネスコンサル的なフレームワークの記述が目立ち、著者の強みである統計の話がぼやけている。特に2章から4章は繰り返し感が強い。例えば、ケーススタディ的に深掘りするなどすれば、著者の強みを活かせる気もするのだが。著者のことを応援しているだけに辛口になってしまったかもしれない。ゴメンナサイ。

ナイス ★13

コメント(0)2018/03/20

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