2014年02月26日

『データ分析ってこうやるんだ!実況講義 身近な統計数字の読み方・使い方』 吉本佳生

『スタバではグランデを買え!』『スマホは人気で買うな!』など
キャッチ―なタイトルと、興味深い内容で人気の吉本さん。

本書は数字・数学が苦手な文系のためのデータ分析入門。
本当におもしろくて、ためになりました。

基本は二つです。

 じっくりと表を隅々まで見ること。
 大量のデータやグラフを見て作って、経験を積むこと。

そうすると見えてきます。
表やグラフに現れる嘘と真実。

本当にそのデータが信頼できるものなのか。
文脈に沿ったデータ分析になっているかどうか。

それを見極めて、本当に必要なデータを集めること。
そのデータを読めるようになること。

自分で有効なデータをつくれるようになれるかどうかは
まだ不安ですが、新聞雑誌ネットで公開されている
訳知り顔のデータに眉唾をつけられるようになりそう。

そもそもデータは苦手だとおもって、
表やグラフをしっかりと見ていなかったことに気づかされました。
それだけでも収穫です。

インターネット調査、消費者物価、失業率、就職率、
株式投資、ジニ係数、免許取得率など具体的な内容を
分析しています。読み物的ですが……。

文脈としてデータを捉えると文系でも数字が怖くなくなります。

実は吉本さんの本は初めて読んだのですが
ほかの本も読んでみたくなりましたし、
新刊も読んでいきたい。

bard_happybird.gif 本書でチェックしたところ
ビジネスの参考にしたいなら、データはできるだけ自分たちで集めるべきで、他の誰かが調べたデータを使うときには、それが使えるデータかどうかを慎重にチェックしなければダメです。

表計算ソフトを使うのであれば、無駄になることを嫌がらずに、似たようなグラフや表を大量に作成してみて、それらを並べてひとつを選び、そのあとも必要に応じて1・2・3の設定を修正するべきです。

直接には関係がなさそうなデータもあれこれたくさん読んでおくことで、誤読を防いだり、意外なヒントを見つけたりする

多様な要因から影響を受けて起きる現象について、特定の要因に注目してきちんと分析したいときには、2つの手法があります。第一に、洗練された統計手法を駆使する。第二に、私がここでやっているように、膨大なデータを何通りもの分類で分けてより細かく読む。

自分自身でこうした非効率な作業をたくさんこなした人だけが、その分野のデータをみたときに、似たデータのうちのどれを選ぶのがよさそうかを正しく見抜く”経験と直感”を手に入れます。

「率」での変化や大小を感覚的に把握したいときに、グラフを作成するという行動は、ふつうの行動です。しかし、本当は間違いだらけの行動です。

調べたいデータが表になっているのを見つけたら、端から端までひとつずつの数字を読むことが基本になります

いろいろな期間区切りを試そうとすると、作業量が増えますが、いい分析をするには必要な作業だと思われます。最初から適切な期間区切りを選ぶことは残念ながら無理だ、と考えておくべきです。


bard_happybird.gif 目次
はじめに ケータイ会社が学生のいる家族を優遇するのはなぜか?

データを扱う能力がよりいっそう重視される時代
統計学の専門知識がなくても実践での作業量でカバーする
統計学とビッグデータの威力のちがいをイメージする

第1講 テレビと旅行に関するインターネット調査が役立たずなのはなぜか? ビッグデータ&統計学ブームの危険性
インターネット調査は高齢者を軽視する
テレビビジネスと高齢者
旅行ビジネスと高齢者
日本のビッグデータ&統計学ブームはビジネスに悪影響?
合言葉は“GIGO”

第2講 米よりパンのほうがインフレ予想に影響が大きいのはなぜか?
 折線グラフを読むときの基本
消費者物価には3種類の米がふくまれている
データの特徴を探そう
ライバルの追撃でコシヒカリの王座は?
錯覚を起こしませんでしたか?
食パンは値下がりしやすいといえるか?
米とパンの価格変動
インフレ目標達成への新発想

第3講 高学歴のほうが若者の失業率は高いのか?
 細かく分けたデータをみるべきとき、みてはいけないとき
短大卒での就活か、4年制大学への編入学か?
まずは基本データの全体像をつかむ
高学歴は失業率を下げる!
似たデータのうちのどれを選ぶかは重要
男女計と男女別で逆転する不思議なデータ
シンプルにデータを読む利点
第4講 就職難なのに、大学生の就職率が90%超と高いのはなぜか?
 錯覚を起こしやすいグラフより表分析を優先
カリスマ経営者と日本のテレビ局のちがい?
グラフの最大の問題は変化をきちんと示せないこと
対数目盛のグラフを使え!
錯覚に気づかせないジョブズの工夫
単純に表を読む習慣が大切
大学生の就活は順調か?──データを並べ替えて読む
就職率90%超は数学のトリック
国公立・男子のみならず男子大学生全体の問題
採用解禁を遅らせると…

第5講 多機能な家電のほうが値下がりしやすいのはなぜか?
 複数のデータから共通性をみつけるコツ
家電製品の過激な値下げ競争
年賀状に支えられるプリンタ
市場シェアの構造も大切
カメラとビデオカメラの購入者層のちがい
夏も冬も1年中使えることがエアコンの弱点?
主婦は役に立つ調理機器にこそ大幅な値引きを求める?
法則性や類似性を応用してこそデータ分析が活きる

第6講 分散投資のために特定業種の株を買うべきなのはなぜか?
 相関係数の意味と活用法
金融機関による資産運用アドバイスを信じていいのか?
日本の株式市場は激変した
相関係数のちがいを感覚的につかむ
リスクをとりながら高い確率で儲ける運用の考え方
TOPIX連動の投資信託か、銀行業株価指数連動か?
「資産運用のデータ分析は自己責任でやれ!」という時代

第7講 日本の格差は本当に拡大しているのか?
 凝った計算で求めた統計データの疑い方
ジニ係数のように凝ったデータは信用しないほうがいい?
世帯の有業人員数別のジニ係数の不思議
細かく分けて読むことを禁止すべき指標
専門家でも引っかかる落とし穴
国際比較にも使いにくい?
日本の経済格差は拡大していない?

第8講 若者の免許離れは本当に起きているのか?
 ミクロとマクロのデータを組み合わせた分析
「若者の免許離れ」が起きている?
のび太くんより先にしずかちゃんが免許を取った理由?
日本で女性の免許取得率が男性より低い理由
女性の運転免許取得に補助金を出せ!

おわりに 数字でコミュニケーションを!






posted by かつき at 16:35| Comment(0) | TrackBack(0) | デキる女の仕事術 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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