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データ分析(統計学)を通じてビジネス課題を解決するためのワークブック プロローグ データ分析にあたっての大切な心構えについて書いてある。 1章 データ分析を設計する データ分析をする前にやっておかなければならない問題領域の設定、評価軸の決め方を説明してある。 2章 データを事前にチエックする... 続きを読む データの性質を知りクレンジングする 3章 分析方法を選ぶ データの特性を表現する代表値(平均値、中央値、最頻値)の説明、平均値ばっかりではダメです。 クロス集計でデータ群を分ける 4章 ケース実習「新商品の配置問題」 ワーク問題 いままで習ったことで課題を解く 5章 標準偏差を使おう 標準偏差の基礎概念とエクセルを用いた計算の仕方。 6章 グループ間の差の確からしさを検証する 2つのグループ同士の平均値に差異(有益な違い? )が認められるかをp値で判断する 7章 分析結果の受け止め方と伝え方 データ分析の結果だけに囚われずに冷静になって判断すること たぶん一番難しい
目次 この本って何? 用意するもの 【プロローグ】 データ分析の心構え 1. よく起こる問題 2. データ分析って何? 3. データから考えない 4. プロセスが全て 【第1章】 データ分析を設計する 1-1. 分析ストーリーの見える化って何? 1-2. なぜ「分析の概念図」を描くのか? 1-3. 分析の概念図はこう描く 1-4. 問題領域を決める (1) 問題領域を挙げる (2) 問題領域を選ぶ 1-5. 評価軸を決める (1) 評価軸を挙げる (2) 評価軸を選ぶ 1-6. 問題を文で表す 1-7. 要因を挙げる 【閑話休題】なぜ評価軸を挙げるのか? 1-8. 要因を選ぶ (1) 重要度で仕分けする (2) 入手しやすさで仕分けする (3) 分析する要因を決める 1-9. 部品をつなげる (1) 問題領域と評価軸を書く (2) 評価軸に要因をつなげる (3) 要因をグルーピングする (4) 要因同士の関係を推測してつなげる (5) 分析の流れを説明できるか確認する 第1章の理解度チェック 【第2章】データを事前にチェックする 2-1. なぜ事前チェックするのか? 2-2. データの出所をチェックする (1) データの5W1H (2) 一次情報かどうか 2-3. 日経BP SHOP｜本物のデータ分析力が身に付く本. データの全体概要をチェックする 2-4. 個別の値をチェックする (1) 欠損値をチェックする (2) 外れ値をチェックする (3) データの方向をチェックする (4) データをクレンジングする 2-5. データの傾向をチェックする 第2章の理解度チェック 【第3章】 分析方法を選ぶ 3-1. 代表値を使い分ける (1) 3つの代表値を知る (2) 代表値の得手・不得手 3-2. クロス集計する (1) クロス集計とは? (2) クロス集計の注意点 第3章の理解度チェック 【第4章】 ケース実習「新商品の配置問題」 4-1. データ分析を設計する (1) 問題領域を決める (2) 評価軸を決める (3) 問題を文で表す (4) 要因を挙げる (5) 要因を選ぶ (6) 部品をつなげる 4-2. データを事前にチェックする 4-3. 分析方法を選ぶ 4-4. 分析を実行する 【第5章】 標準偏差を使おう 5-1. 標準偏差って何? 5-2. 標準偏差はこう使う (1) 多様性や格差を定量化する、比較する (2) 不確実性を定量化する、比較する (3) リスクを定量化する、比較する (4) 平均値の信頼性を判断する、比較する (5) 品質を管理する 5-3.
書き込み式。【「TRC MARC」の商品解説】 込み式の演習(ワーク)を通して、本物のデータ分析力を身に付けられます。 本書で学べるデータ分析の鉄則は、どんな業種・業態の人でも役立つ汎用的なものです。これらは、大阪ガスのデータ分析専門部隊が長年積み上げてきたノウハウの一部です。小難しい理屈はかみ砕き、必要最小限の知識で効果を出せるワークを、ふんだんに盛り込んでいるので、体でデータ分析を覚えられます。 5人の共同著者らは本書の内容を基に、2日間のワークショップという形で全国約1500人にセミナーを提供してきた実績があります。本書では、そのセミナーとほぼ同じ内容を、自分のペースで体験できます。【商品解説】 本書は、読者自身が数字を使って、新たな課題に答えを出せる人材になるための本です。大阪ガスのデータ分析専門部隊が20年近くかけて積み上げてきたノウハウの一部を紹介します。【本の内容】