
仮説とデータをつなぐ思考法 DATA INFORMED
田中 耕比古
SBクリエイティブ / 20231003
累計読者数5
平均ハイライト数 6.6件/人
推定読了時間 約3時間28分
star総合評価 40/100
start序盤集中型
check_circle推定完走率 17%
この本について
データ活用の話になると、「結局、分析を覚えないとダメなのかな…」と肩が重くなることがあると思います。現場の感覚はあるのに、数字にどうつなげればいいのか分からないまま会議だけが増えていく。自分の勘は古くなっていないか、でも全部をAI任せにするのも違う気がする。そんなモヤモヤに寄り添ってくれるのが、この本でした。 著者が繰り返し伝えてくれるのは、データに強い人になるより先に、「ビジネスの現場で何を知りたいのか」を言語化できる人になることの大事さです。いきなりSQLに飛び込む必要はなくて、まずは自分の仮説を持ち、それをデータで確かめていく。その積み重ねで、曖昧な勘が“カタい仮説”に育っていく流れがすごく腑に落ちました。また、分析を外注しても結局は自社で判断し続けるしかない、という指摘も現実的で、データとビジネスの間に立つ役割の重さを改めて感じます。 読みながら、「自分の仕事で本当に知りたい事実って何だろう」と手が止まる場面が多かったです。良い質問を投げれば、AIでも人でも応えてくれる。だからこそ、判断する側としての筋力を鍛える必要がある。そんな地に足のついた視点が、この本にはあります。 特に、現場感覚を保ったままデータの活かし方を探したいミドル層には、静かに刺さる一冊だと思います。
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多くの読者は第4章に最もインサイトを感じており、全ハイライトの31%が集中しています。
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出版社による紹介
●直感をビジネスに生かせない●仮説とデータが一致しない●いくらデータ分析しても、成果が出ない●結局、データより直感で判断している……。「その根拠は?」「なぜ、そう思うの?」「裏付けはあるの?」こういう指摘を受けるのは、あなたが、正しいデータの見方・使い方をしていないから。文系コンサルタントによる、文系ビジネス人材のためのデータとの向き合い方
目次
はじめに――あなたは本当にデータを「見て」いますか?
1章 爆発的に加速するデータ時代のなかで
――文系"ビジネス人材”のデータとのつき合い方
2章 データ活用、DX推進における誤解
――あなたのデータ分析、データ活用がうまくいかないのはなぜか
3章 人間が主役のデータ活用
――"ビジネス人材”だからこそ可能なデータインフォームドな思考法
4章 仮説思考でデータと向き合う技術
――データ分析だけでは出てこない、自分なりの「仮の解」の導き方
5章 データインフォームド思考 実践編
――「報告」「企画」「営業」……。
具体的シーンで"仮説とデータをつなぐ”技術
おわりに――「成功の再現性」に寄与するビジネス人材を目指そう
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