学校では教えてくれないデジタル時代のやさしいデータ分析‪法‬

DX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組みにおいて、これからの意思決定の鍵を握るのはデータをいかに分析し必要な洞察を得られるか、すなわちデータ分析にかかっています。そこでは、IoT(Internet of Things:モノのインターネット)などの仕組みにより、どれだけ多種・多様なデータを大量に集めても、AI(人工知能)技術を適用しようとも、データに対峙するための“センス”が求められるのです。本誌では、データ分析を扱う各種学校やセミナーでは教えてくれない、実践的なデータ分析のための手法や視点を解説しています。

※本書は経営課題や社会課題をデジタル技術を使って解決するDXへの取り組みをテーマに事例や知見、関連サービスなどを届けるメディア『DIGITAL X(デジタルクロス)』に掲載された連載をまとめ、再編したものです。

【目次】

第1章 入門編

1-1 デジタル時代はなぜ“データ分析力”を求めるのか

1-2 データ分析で重要なのは「列(属性)」を増やすこと

1-3 ビッグデータの分析は客観的から主観的へ、ベイズ推定が注目される理由

第2章 基本編

2-1 「可視化」でビギナーズラックもAmazon の戦略も理由が見えてくる

2-2 「分類」の手法を誤ると正しい姿は見えてこない

2-3 データに潜む関連性を見いだし将来を予測する

第3章 応用編

3-1 未解決な事象の分析に威力を発揮するベイズ推定

3-2 正しい分析に向けデータの特性と関係性のパターンを知る

3-3 データの関係性パターンとしての「構造」と「空間」

3-4 人の行動・感情を知るために必要な非構造化データの分析

第4章 実践編

4-1 データ分析の王道としての順問題と逆問題を理解する

4-2 データ分析で失敗しないための5 つのポイント

4-3 データ分析における心理的側面の深いつながり

4-4 データ分析にはリスク管理・危機管理が不可欠

4-5 データ分析には数学的・科学的手法を生かすセンスが不可欠

第5章 ビジネス編

5-1 データが持つ“重力”を活用するために乗り越えるべき3 つの壁

5-2 データを“金”に変えるにはメッセージが不可欠である

5-3 データ分析に不可欠な発想力は日々の行動で磨ける

第6章 ルール編

6-1 ビッグデータの法則:その1=95%は信頼できない

6-2 ビッグデータの法則:その2 =振り子現象、すべては繰り返す

6-3 ビッグデータの法則:その3 =数字の魔力

6-4 ビッグデータの法則:その4 =広がる格差、なぜ格差が広がっているのか?