図解&事例で学ぶビジネス統計の教科書

  • 著作者名:倉橋一成
    • 書籍:1,490円
    • 電子版:1,118円
  • B6判:216ページ
  • ISBN:978-4-8399-5442-0
  • 発売日:2015年07月28日
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内容紹介

統計分析のコツが丸わかり! データは最強の武器だ!

●これ1冊で統計分析の基本知識はカンペキ!
本書は統計的裏づけのあるビジネスを展開したい人のための一冊です。
線形単回帰分析など統計学的知識はもちろん、プロジェクト継続可否の判断法から営業効率の高め方、最適な人件費管理まで、ビジネス統計の基本をコンパクトに解説しています。
データを最強の武器にしてビジネスを成功させるためにも、ビジネス統計の知識は手に入れておきたいところ。
AmazonやDeNAなど、ビッグデータをうまく活用して業績を伸ばしている企業の事例をはじめ、最適な社員数の割り出し方、営業効率を高める訪問ルートの設定法など、ビジネス統計ならではの施策決定法についても解説しています。
さあ、あなたも本書でビジネス統計という伝家の宝刀を手に入れましょう。

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備考

倉橋 一成(くらはし・いっせい)
1983年、広島県生まれ。東京大学医学部看護学科で医療データの統計解析を学び、卒業後は大学院に進学。08年に医学系研究科の保健学修士号を、11年に博士号を取得した。11年3月、統計的分析コンサルティングを専門とするiAnalysis(アイアナリシス)を設立。JAXA、NTTドコモ、ベネッセコーポレーションなどにサービス提供した。おもな著書に『実践!ビジネスに役立つ“超"分析の教科書』(共著、日経BP社)などがある。

目次

はじめに
 
●第1章 ビジネス統計とはなにか?
1-01 なぜビジネス統計は必要なのか
ビジネス統計のスキルを持つ人の高い人材価値
1-02 データサイエンティストが企業にもたら す大きな利益
       データサイエンティストの年収は1200万円~1500万円
1-03 分析官へ高まる期待とニーズ
       ビジネス統計は会社のコスト削減や売上アップに貢献する
1-04 ビッグデータを武器とする企業
       ビッグデータの活用で急成長を遂げたIT先進企業
1-05 ビジネスに貢献するさまざまなデータ
       会社の成長に必要なのはビッグデータだけではない
1-06 統計学の発展の歴史とビジネス活用への進化
       医学・経済学・遺伝学・心理学・社会学・薬学・工学で発展した統計学
1-07 ビジネス統計を活用するのに必要な3つのスキル
       文系・理系を問わず誰でも身に付けることができる
1-08 ウェブ関連部門での成功事例
       A/Bテストや反応スコアリングを利用して顧客を拡大
1-09 営業・販売部門での成功事例
       データの共有と5W1H分析による効率化
1-10 マーケティング部門での成功事例
       ブランディング分析によって戦略を意思決定
コラム データ分析はさまざまなところで実績を上げている
 
 
●第2章 統計学の基本知識
2-01 データは数値の集まり
データ記録の必要性
2-02 確率と期待値とは
       統計学のベースとなる学問
2-03 数値型データの分布を知るための強力なツール
       ヒストグラムと散布図
2-04 相関とは
       正比例と逆比例とは
2-05 相関関係と因果関係
       ビジネスシーンで利用するコツ
2-06 正規分布とは
       データ分布の基本
2-07 カテゴリ型のデータを把握する手段
       集計とクロス集計
2-08 全体像を知るためのツール
       平均値・中央値・最頻値
2-09 平均値と中央値の使い方
       ビジネス利用のメリットとデメリット
2-10 外れ値の判定方法
       分析的に合わないデータとは
2-11 分布の広がりを知るための数値
       データの広がりを数値化する
2-12 標準偏差とパーセンタイル
       2つの指標を使い分ける
2-13 偏差値とは
       ビジネス分野でも使える偏差値
2-14 A/Bテストとは
       ランダムなグループ分けの必要性
2-15 データの傾向を検定しよう
       P値を利用したt検定
2-16 母集団とランダムサンプリング
       集団全体の傾向を知るために
2-17 バイアスとは
       実際の調査値とのズレ
2-18 データの可視化1
       棒グラフ、円グラフ、100%積み上げ棒グラフ、折れ線グラフ
2-19 データの可視化2
       ヒストグラムを有効に使うために
2-20 データの可視化3
       ボックスプロット(箱ひげ図)の使い方
2-21 データの可視化4
       集計表、クロス集計表、ヒートマップを使う
2-22 データの可視化5
       散布図を活用しよう
2-23 データクレンジング
       膨大な時間をかけデータを精査する
2-24 モデルとは
       数式で簡略化して表現する
2-25 線形回帰分析とは
       データ間の比例関係を分析する
2-26 さらに高度なモデル
       条件を分析する統計的決定木、ランダムフォレスト
コラム 統計学の基本がわかっていれば、ツールを使って自力で分析可能
 
 
●第3章 データ分析の基本
3-01 会社経営の中でのデータ分析の役割
       ビジョン・戦略・作戦・戦術・兵站のピラミッド
3-02 データを分析して会社の将来像を予測する
       確率を使って利益の期待値を分析する
3-03 データ分析によってわかること
       全体像をつかむ・将来を予測する・最適な答えを出す
3-04 データ分析のフレームワーク
       仮説検証型分析とビッグデータ型分析
3-05 仮説に基づく分析
       業務の知識を活かす仮説検証型分析
3-06 データに基づく分析
       知識がなくても情報を得られるビッグデータ型分析
3-07 ビジネス統計のためのツール1
       分析の基本はエクセルでできる
3-08 ビジネス統計のためのツール2
       BIツールを活用しよう
3-09 ビジネス統計のためのツール3
       オープンソースソフトのRを活用しよう
3-10 エクセルを使うときの注意点
       ローデータを記録しよう
3-11 最も基本的なデータ形式を知ろう
       csvデータとは
3-12 データを保守的に管理する
       データベースとは
3-13 グラフを作ってデータを可視化してみる
       エクセルのデータをグラフにしよう
3-14 グラフの解釈の仕方
       同じデータでもグラフによって印象が変わる
3-15 データで確かめたい仮説を立てる
       仮説検証型分析とは
3-16 立てた仮説をデータで検証する
       適切なグラフを選択する方法
3-17 データから「モデル」を作る
       モデルを作るためのデータマート
3-18 線形単回帰分析をしよう
       散布図を使った可視化がポイント
3-19 線形重回帰分析を行う
       要因項目が2つ以上あっても使える分析手法
3-20 さらに高度なモデルを作る
       統計的決定木、ランダムフォレストを使ってみよう
3-21 データ分析のPCA
       成果が出るまでデータ分析は投資と考えよう
コラム 自社に最適なデータ活用方法を知りたい場合はコンサルが必須
 
 
●第4章 会社の効率化のための統計学
4-01 最適な社員の数を計算する
線形重回帰分析や統計的決定木を使おう
4-02 経費または予算の最適化をする
       最も効果的なコストカットは何か
4-03 プロジェクトの成果を分析する
       確率論をもとに継続の可否を判断しよう
4-04 統計学からみた昇給、昇進
       人事評価を作るための統計分析
4-05 在庫を最適化する
       需要を予測する分析手法
4-06 成果を最も出せる人材配置をする
       チーム編成に活かせる統計的アプローチ
4-07 スマホ・パソコンのログを分析して不正を調査
       不正をリアルタイムに検知する仕組み
コラム データ分析は極秘扱いで内製化するべし
.社内のデータリテラシーを高めることの重要性
 
 
●第5章 ビジネス業務効率化のための統計学
5-01 顧客管理(CRM)による営業効率化
       営業をデータ化して効率アップ
5-02 効率よく部下に仕事を割り振るには?
       業務をデータ化して仕事効率をアップさせる
5-03 適切な労働時間&休日数は?
       成果と労働時間&休日の関係性を分析する
5-04 残業を減らすための効率のよい時間配分
       パソコンの操作ログを活用しよう
5-05 最も効果的なノルマ設定
       期待値から最適なノルマを割り出す
5-06 営業ルートを最適化する
       成約率、売上、利益の関係性から分析する
コラム データ分析は極秘扱いで内製化するべし
社内のデータリテラシーを高めることの重要性
 
 
●第5章 ビジネス業務効率化のための統計学
5-01 顧客管理(CRM)による営業効率化
       営業をデータ化して効率アップ
5-02 効率よく部下に仕事を割り振るには?
       業務をデータ化して仕事効率をアップさせる
5-03 適切な労働時間&休日数は?
       成果と労働時間&休日の関係性を分析する
5-04 残業を減らすための効率のよい時間配分
       パソコンの操作ログを活用しよう
5-05 最も効果的なノルマ設定
       期待値から最適なノルマを割り出す
5-06 営業ルートを最適化する
       成約率、売上、利益の関係性から分析する
6-04 景気や需要を先読みした商品投入時期
       POSデータを分析しよう
6-05 リスクを最小限に抑えるコスト配分
       シンプレックス法で最適解を求める
6-06 ターゲット像を数値化する
       消費者の動向やニーズを統計的に分析する
6-07 ニーズ調査を確率論で考える
       ウソの割合を加味して分析する
6-08 インターネット上のデータを使った評判調査
       自社商品の売上とサイトの関係を分析しよう
コラム 社内データを活用するための最善策
 
 
●第7章 マーケティングのための統計学
7-01 販促のムダを把握する
       ユーザーの認知度調査を分析しよう
7-02 統計を使ってリピーターを獲得する
       顧客の特徴から最適なマーケティングを割り出す
7-03 施策や広告の効果を計算し、取捨選択する
       A/Bテストを活用して広告効果を高める方法
7-04 PRの効果を事前に予測する
       統計的に効果の高いPRを割り出す方法
7-05 ウェブデザインを最適化する
       多変量テストを活用しよう
コラム 基本をマスターしたら次のステップに進もう
 
索引
 

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