
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, 伊藤 豪, 高階 勇人, and 山田 紘史
日経BP / 2020-10-16
累計読者数30
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推定読了時間 約3時間44分
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この本について
データ分析の話になると、つい「とりあえず集めて、なんとなく可視化して…」と動き始めてしまうことが多いですよね。あとになって「そもそも何を明らかにしたかったんだっけ?」と迷子になる感覚、僕もよくあります。データが足りなかったり、期間設定がズレていたり、依頼者と認識が合っていなかったり…。分析以前でつまずくあの感じです。 この本は、まさにその“手前の段取り”に光を当ててくれるところが特徴でした。特に刺さったのは、いきなり分析に入らず、依頼者と「何を解決したいのか」を納得いくまですり合わせるプロセス。どんな仮説が検証できるのか、どのデータでどこまで到達できるのかを、最初に一緒に確認する。その丁寧さが、結局いちばん遠回りしない道なんだと実感しました。また、データが完璧でなくてもいいという視点も救われました。欠損や粗さは前提として、今ある情報で“何を言えるのか”を整理していく姿勢がすごく現実的です。 「ビジネスの中で役に立つ分析とは何か」を、スキルの羅列ではなく、実務の流れに沿って理解したい人にちょうどいい一冊だと思います。自分の分析が“作業で止まってしまう”と感じている人ほど、気づきが多いはずです。
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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more
出版社による紹介
「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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