【感想】データサイエンス超入門　ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方

データサイエンスについて浅く話す本
データサイエンスの要素であるビジネス、統計、ITスキルについて広く話している
真面目に取ろうとすると浅いし、軽く話したいならもう少し見やすくしてほしくて、どっちつか…ず続きを読む

THE ありきたり&抽象論&一般論。
そりゃそうだろ、ってことしか書いてない。
で、どうすりゃいいの？への回答はほぼ皆無。

統計の部分をもう少しわかりやすく例にのせて解説して頂きたかった。。入門とはいうが、ド素人にはレベル高い。。

データサイエンティストとビジネスサイドとが一緒に仕事を進める上で、ビジネスサイドの人がいかに考え行動すると良いか、についてわかりやすくまとめられている。

題名の通り、「超」入門
データサイエンスについてざっと理解できる本

筆者はアクセンチュアのコンサルタントで、ところどころにアクセンチュアのツールやコンサルの宣伝が入ります(笑)
それはとりあえずおい…ておくとして、ざっくりとデータサイエンスって何?ビジネスにどうつながるの?っといったところが語られています。
しかし、ここでもやはり統計学が出てきて、そこはちょっときつい。統計基礎を理解していないとたぶんついていけない感じです。

まず、データを操るために必要なスキルとして
(1)データを活用としたビジネスを企画する力
(2)データサイエンスを支える統計知識
(3)アナリティクスを実現するITスキル
と整理しています。
この辺はよくセミナーなどでも聴く話です。
本書の中でもこの3点について、ブレークダウンして説明しています。

さらに、セミナーでもよく出てくる話ですが、データありきの分析は失敗するとのこと。
そういった意味では58ページに記載されているマーケティングデータの分析プロジェクトの全体像のチャートはヒット!!
まず、発射台・標的の設定として、現状分析、課題定義、目的設定を行うこと。
そして、データ解析として、探索的データ解析やモデリングを実行。
最後に、分析PDCAの高度化として、計画、実行・評価、改善のサイクルをまわす
となっています。

さらに本書のもうひとつのヒットはデータ分析の全体像を描いた構造化データサイエンスモデル(巻末に詳細)
これも分析手法含めて整理されていてよいです。

最後に、データからイノベーションを生み出す3か条として
・適当な解で満足してはいけない
・普遍的だと思われている事業であっても漫然と処理してはいけない
・妥協せずにやりぬく

耳が痛い...

ということで、統計学を知らない人にとっては、ちょっときつい章がありますが、それ以外は読み込めるものと思います。
入門書としてはばっちりです!!続きを読む