仕事術・ビジネススキルの本

最速で収益につなげる完全自動のデータ分析

最速で収益につなげる完全自動のデータ分析
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著者:
高橋威知郎
定価:
本体2180円(税別)
発行日:
2018/7/1
ISBN:
9784295401988
ページ数:
328ページ
サイズ:
188×130(mm)
発行:
クロスメディア・パブリッシング
発売:
インプレス
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必要なのはExcelだけ! トップデータサイエンティストが教える、ワンランク上の分析手法!


●まずリトルデータで勘所を養う
●指標(KPI)を制する者がデータ分析を制する
●現場を躍動させる"OODA"ループ
●話題の"scExcel"で分析ツールRを操る
●特別付録[Excelを高機能な定量分析ツールにするための諸設定]

「なんか、ビッグデータ的なこと、やってよ! 」
会社のエライ人から、このようなことをいわれたビジネスパーソンは、たまったものではない。
何をすればいいのかわからない。
本書は、あなたが「最速で収益につなげる完全自動のデータ分析」に向けて動き出すための、
地に足の着いた実践的な知識を共有する。それは、主に以下の2つである。

1.データ分析の民主化
2.定量分析の完全自動化

データを活用し成果を出すには、より多くの人が、当たり前のように、気軽に、データ分析ができた方がいい。
少なくとも、データ分析の効用を知っていた方がいい。それが、「データ分析の民主化」である。

データ分析と聞くと、定量分析のイメージが強いが、本当に重要なのは、次につなげるために
できるだけ解釈や整理、洞察といった定性的なブレインワークに時間を割けるようにすることだ。
そのために「定量分析の完全自動化」を目指す。

したがって、「最速で収益につなげる完全自動のデータ分析」とは、
「データ分析の民主化」と「定量分析の完全自動化」を目指した、質の高いデータ分析の活用のことを指す。
(「はじめに」より)

著者紹介
高橋威知郎(たかはし・いちろう)
コニカミノルタ株式会社 IoTサービスPF開発統括部 戦略推進部 マネジャー
内閣府(旧総理府)およびコンサルティングファーム、大手情報通信業などを経て現職。官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。ビジネスデータを活用した事業戦略および営業戦略、マーケティング戦略、マーケティングROI(投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)や、統計モデルや機械学習などの数理モデルの構築のコンサルティングを、組織の内外で行う。一方、高騰するデータサイエンス系サービスに抵抗のある人や企業向けに、手軽かつ安価に「ビジネス貢献するデータ分析」を学び実務で活用できるよう、株式会社セールスアナリティクスを設立。大企業のみならず、中小企業におけるビジネスデータ分析とその利活用のコンサルティングや、ビジネス貢献するデータ分析者の育成支援、その学びの場の提供をしている。
最近の著書に、共著『データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法』(SBクリエイティブ)、単著『営業生産性を高める! 「データ分析」の技術』(同文館出版)などがある。

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もくじ

はじめに
千里の道も一歩から
誰もが使える分析ツールExcel
「Excelでデータ分析している≒データ分析素人」ではない
Excelを最強の分析ツールにする
本書であなたが得られること


第1章 基礎編
①なぜ、データ分析が実務で活かされないのか
ビッグデータどころか、リトルデータさえ活用できない悲しい現実
リトルデータで、データ活用の勘所をつかむのが早道
Excelレベルの分析をものにしたとき、データ活用の世界は一変する

②データ活用の現場では、PDCAサイクルを捨てよ
PDCAサイクルは、現場には向かない
PDCAサイクルが現場の足かせになるとき
現場を躍動させるOODAループ

③OODA×Excelで現場レベルのデータ活用が実現する
PDCAサイクルとOODAループの関係
OODAループとデータ分析
O(Observe、観察)とデータ分析
O(Orient、方向づけ)とデータ分析
D(Decide、決定)とデータ分析
OODAループはスキルではなく意識の問題である

第2章 指標(KPIなど)設計編
①指標を制する者がデータ分析を制する
なぜ、指標がデータ分析の「キー」になるのか?
成果の出るビジネス指標の5つの条件SMART
どの指標を最重視するかで、ビジネス成果は変化する

②指標は、管理会計の指標を中心に3種類の指標で組み立てよ
管理会計とは何か
あなたのデータ分析は、管理会計の「どの部分」を変化させるのか
3種類の指標で細分化し、アクションにつなげる

③指標とOODAループ
OODAループでモニタリングする指標は絞る
モニタリング指標は目的変数と呼ばれ、その要因は説明変数と呼ばれる
現場を無視した指標に未来はない

第3章 今あるデータで「現状把握」するためのExcel定量分析
①O(Observe、観察)の分析フロー

②問題のありそうな指標を検知する定量分析「異常検知」
「異常検知」とは?
すぐできるExcel定量分析ー「異常検知」編
ステップ1(時系列モデルの構築)
ステップ2(外れ値スコアの算出)
ちょっと高度なExcel定量分析ー「異常検知」編
scExcel(旧RExcel)による残差のカーネル密度推定と混合正規分布
scExcelによるAR(自己回帰)モデルの自動構築

③問題の原因を探る定量分析「要因分析」
「要因分析」とは?
すぐできるExcel定量分析ー「要因分析」編
ステップ1(目的変数の特定)
ステップ2(統計モデルの構築)
ステップ3(要因特定)
ちょっと高度なExcel定量分析ー「要因分析」編
scExcel(旧RExcel)による回帰型の統計モデルの構築
とても使い勝手のいい正則化回帰モデル

④「現状把握」のまとめ
「現状把握」とは何だったのか?
定量分析の「完全自動化」に向けてー「現状把握」編
「現状把握」の次にすべきこと


第4章 進むべき未来の「方向性」を示すためのExcel定量分析
①O(Orient、方向づけ)の分析フロー

②今後の見通しをつける定量分析「将来予測」
「将来予測」(予測モデルの構築と予測)とは?
すぐできるExcel定量分析ー「将来予測」編
ステップ1(説明変数の選択)
ステップ2(予測モデルの構築)
ステップ3(将来の予測)
ちょっと高度なExcel定量分析ー「将来予測」編
Ridge回帰による予測モデル構築
ExcelVBAでRを操作し自動化する

③「方向づけ」のまとめ
「方向づけ」とは何だったのか?
定量分析の「完全自動化」に向けてー「方向づけ」編
「方向づけ」の次にすべきこと

第5章 次に何をすべきかを「決定」するためのExcel定量分析
①D(Decide、決定)の分析フロー

②意思決定を支援する定量分析「評価決定」
AHPによる「評価決定」とは?
すぐできるExcel定量分析ー「評価決定」編
ステップ1(評価基準のウェイトの算定)
ステップ2(代替案のスコアの算定)
ステップ3(対策案のレコメンド)
ちょっと高度なExcel定量分析ー「評価決定」編

③「決定」のまとめ
「決定」とは何だったのか?
定量分析の「完全自動化」に向けてー「決定」編
「決定」の次にすべきこと


第6章 ビジネス成果を産む「実行」の実現に向けてすべきこと
①Outputの先のOutcomeまでこだわれ

②Outcome(ビジネス成果)を「金額換算」する
4つの金額を見積もる
「業務プロセス」を描き「工数コスト」を見積もる

③できる限り「自動化」し、ブレインワークを増やせ
時間のかけ方を工夫する
定量分析は「完全自動化」を目指そう

おわりに

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