＜保存版＞アナリティクス勉強用
背筋が筋肉痛で、週最初の１日をほぼ棒に振りかけているコンスです。
総合コンサルファーム退職まで営業日計算だと１０日を切りました。ひたすら休んでおくか、何がしか勉強しておくべきかに葛藤しております。
荷物の整理もかねて、過去勉強したもの、お勧めされた本など漁ったので、備忘用にnoteに記しておきます。
少し古めのものもあるかもしれませんが、むしろ日本ではDX化が遅れている部分もあり、基礎や起こりの理解にはむしろ１世代前の本を読むことも今の潮流理解にも貢献してくれるはずです。
研修、上司、先輩たちよりお勧めされたものより、コンス抜粋版を作成しました。
今回はAnalytics系の本をまとめまました。別記事でSNS系、デザイン、ライティング本を取り上げる予定です。
1. 分析力を武器とする企業 (日本語) 単行本
＜Amazon商品サマリ引用＞
内向きな財務分析だけに統計を使う時代は終わり、先端的なデータ解析によって競争優位そのものを創り出す企業が登場してきた。
「本書は、分析力が競争優位になりつつある現象を取り上げた最初の本だと言える。データ分析力と競争優位に関して、コンセプトから実例まで、また経営陣が取り組むべき問題から現場での分析力の応用例まで、広く目配りした本はほかにないと自負している」(著者ら)。
2. 分析力を駆使する企業 発展の五段階
＜Amazon商品サマリ引用＞
膨大なデータの分析に基づいて意思決定することが、あらゆる業界で進行している。分析力の生かし方は企業によってさまざまだ。分析力を競争優位の武器とする企業もある。そこまではいかなくても、もうすこし分析力を高めてもっとよい結果を出したいと考えている企業もある。金融危機で破綻した投資銀行のように、分析で失敗する企業もある。
前作『分析力を武器とする企業』が最も先端的な企業の事例を対象にしていたのに対して、本書は先端的な事例だけでなく、今まさに分析に取り組み始めたばかりの企業を含めて、どのようにして分析力を高めていくのが賢いアプローチなのかを論じている。
「私たちは、あらゆる企業が「分析力を武器にする」企業になるべきだとか、なった方がよいと言うつもりはない。だがほとんどの企業はもうすこし分析的になったほうがよいと思うし、願わくは一つか二つは階段を上がってほしい」
3. これからデータ分析を始めたい人のための本
＜Amazon商品サマリ引用＞
あなたの会社はデータを「武器」にできていますか？本書では、社内にあるデータを活用したいがどこから手をつければよいかわからない、あるいは、これから有用性のあるデータ収集を行うことで経営改善をしていきたいと考える人に向けて、気鋭のデータサイエンティストが、ビジネス価値につなげるデータ分析について平易に解説する。著者がデータ分析先進国であるアメリカで培った豊富なノウハウを活かしながら、日本企業がデータ分析を導入する際に必要な考え方、組織のつくり方・動かし方について具体的に紹介。データ分析の最大の恩恵である意思決定の最適化はもちろん、戦略なき経営、部分最適の弊害と全体最適の欠如、多様性の不在やリーダーシップの欠如等、多くの企業で経営の足を引っ張っている問題の解決の糸口になりうる「会社を変えるデータ分析」について、初心者にもよくわかる一冊。
4. データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方
＜Amazon商品サマリ引用＞
複雑で難解になりがちな統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を俯瞰的に理解してビジネスに活かせるようになるのが本書の狙いです。数多くのデータ分析プロジェクトの現場では、「ビジネス」ありきではなく「データ」ありきの曖昧な態度でデータ分析に取り組んでしまい、うまく行かなくなるケースが多々あります。
ビジネス領域におけるデータ分析は、企業戦略・戦術や業務プロセスでの意思決定を支援するためのものです。いかに画期的な分析結果が得られても、それがビジネス活動に影響を与えられなかったり、成果につながらなければ人材やシステム投資の無駄遣いです。
「データ」ありきではいけない。こうした著者の思いから、データサイエンティストになりたい人だけでなく、一般のビジネスパーソン、例えば、マーケティング部門や経営企画部門、営業部門、IT部門などに属する方にも読んでいただけるよう、「データ分析の基本」を具体的な事例を交えながら平易に説明しています。
5. シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」
＜Amazon商品サマリ引用＞
大統領選挙での「オバマの勝利」を二度にわたり完璧に予測し、全米中を騒然とさせた天才的データサイエンティスト、ネイト・シルバーによる話題の書。金融市場、天候、政治(選挙)、プロスポーツなど、さまざまな分野における予測の重要性と精度、失敗例・成功例などに具体的に言及しながら、複雑に絡み合った情報のなかに混在するシグナル(予測の手がかり)とノイズ(雑音)の見分け方、陥りやすい落とし穴、予測の精度を高めるための手法などを平易な言葉で解説する。ビッグデータ分析のための貴重なヒントを凝縮した一冊。
まとめ
私がコンサルファームに入社する時分は、仮説思考やイシューからはじめよ、その他コンサルの教科書本に加え、プログラミングやITトレンドのコンセプト系を理解できるような本が多かったのですが、今の新卒や若手向けのトレーニングにはPythonを始めとした分析基礎、AI等のNew Techonologyと呼ばれる分野がお勧めされるようです。
キャッチアップしていかなければならない分野ですが、追々勉強していきます！
終わり
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