さよならデータサイエンティスト!『1億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする』

3月 25th, 2014
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さよならデータサイエンティスト!
ベストセラー『統計学は最強の学問である』の著者、統計家 西内啓による「最強」の課題解決フレームワークがこの1冊に。Excelを使うだけで、誰でも「価値ある答え」にたどり着くことができる、明日の仕事にすぐ役立つ、Excelを使ったデータ解析実践書です。サンプルデータを使い、手を動かしながらデータ分析を学べます。

山路が構成、編集を担当しました。

■目次
○第1章:統計解析で課題を解決するためのフレームワーク
– 解析の正しい進め方―――価値ある分析を行うための3つのポイント
– 利益に直結するものを決める―――アウトカム
– 着目すべき分析対象を決める―――解析単位
– 違いを生み出す「特徴」を洗い出す―――説明変数
– 解析手法は自動的に決まる―――質的なデータと量的なデータ
○第2章:仕事で使う統計解析 初級編
– 和食レストランチェーンの売上を増やすには?
・分析1:顧客の性別や家族構成は、売上に影響するか?
・分析2:来店回数と利用金額の間にはどんな関係があるか?
・分析3:売上に影響を与えている、複数の要因を洗い出す
・報告:売上を向上させるために、どんな手を打つべきか?
○第3章:仕事で使う統計解析 実践編
– 事務機器販売の営業戦略を立てる[営業部門]
・分析1:受注単位になっている売上記録を、スタッフ単位に集計し直す
・分析2:売上、採用時試験、ストレスチェックのデータを結合する
・分析3:売上に影響する、スタッフごとの特徴を明らかにする
・報告:成果を上げているのは、どんなスタッフか?
– 情シスの手助けなしで、サイト訪問者の分析を行う[マーケティング・EC部門]
・分析:ページ種別ごとのアクセス回数を、重回帰分析にかける
・報告:どんな行動を取るユーザーの売上が大きいのか?
– 画像処理機器の販売台数を予測する[調達部門]
・分析1:月ごとの特徴と過去の出荷台数を説明変数にする
・分析2:月ごとのダミー変数と出荷台数で重回帰分析を行う
・分析3:将来の出荷台数を予測する
・報告:どのくらいの在庫バッファを用意すれば、機会損失のリスクを抑えられるか?
○第4章:上級編進化したExcel 環境を活用して解析を効率化・高度化する
– 進化した活用術 1:データ結合を効率化する
– 進化した活用術 2:データマイニング機能を使った重回帰分析
– 進化した活用術 3:質的なアウトカムの分析を行うナイーブベイズ分類
– 進化した活用術 4:アウトカムに影響を与えているパターンを分析する
– 進化した活用術 5:時系列分析をスピーディに行う
– 進化した活用術 6:分析結果のビジュアライゼーション

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