データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
木田 浩理(著)
,伊藤 豪(著)
,高階 勇人(著)
,山田 紘史(著)
/日経BP
作品情報
「データ分析」はビジネスの基本スキル文系・理系は関係ない 「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。 だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。 データ分析を“うまく”進めるには、身に付けないといけない方法論があります。本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「５Ｄフレームワーク」という方法論を解説しています。いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。 本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。文系も理系も関係ありません。「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。
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この作品のレビュー
平均 3.8 （22件のレビュー）
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「データ分析人材になる」
1.本書の読みどころ
三井住友海上火災保険 デジタル戦略部の現役社員の皆様の書き下ろし。
2020年10月現在13名。そのうち4名が執筆に関わりがあること。
会社、部門の…実績のPRではなくて、
①分析手順
②分析方法
ツール、プログラミング
③分析組織の作り方
を展開してくれていること。
2.たしかに、なるほどの視点。
分析結果を報告すると、依頼元の
「だから？それで？」の反応の返り。
これを少なくするには？ は、まさに、現場を司る人のリアリティ。
3.分析結果報告。依頼元の共感をつくるには？
①納得→発見の順序で、事実を展開すること。
②納得とは？
依頼元の感覚の裏づけ
③発見とは？
依頼元の課題解決のヒント。
仮説とその裏づけ。
④依頼元が行動できる道筋の提示
分析の依頼を受けるとき、依頼元が
何をしたいのか？
なぜしたいのか？
どんな行動を取りたいのか？
これを抑えること。ピンずれ防止。
4.三井住友海上火災保険の取り組み
東洋大学情報連携学部での社員研修。
デジタル戦略部以外の各部門で、データ活用できる人材づくり。地道かつ未来への取り組み。
続きを読む投稿日：2021.01.03
データサイエンティストとして働く上で必要なことを書く本
5dという観点でうまくまとめている。ちゃんと使うという視点で考えてるのも良い
demand①ヒアリング②課題理解③提案④期待値調整
desig…n：①目的②仮説③データ④手段、を決定
data：①データ検討②洗い出し③入手
depelop：①環境構築②データチェック③分析④ストーリー提示⑤議論
deploy：①データ自動取得②自動加工③モデル更新④アウトプット構築続きを読む投稿日：2022.09.05
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