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

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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?

About the author

入江 宏志(いりえ ひろし)
DACコンサルティング 代表、コンサルタント、データサイエンティスト、ファイナンシャル・プランナー。
データ分析から、クラウド、ビッグデータ、オープンデータ、GRC(Governance, Risk management, Compliance)、次世代情報システムやデータセンター、AI(人工知能)など幅広い領域を対象に、新ビジネスモデル、アプリケーション、ITインフラストラクチャー、データの4つの観点からコンサルティング活動に携わる。41年間のIT業界の経験として、第4世代言語の開発者を経て、IBM、Oracle、Dimension Data、Protivitiで首尾一貫して最新技術エリアを担当。2017年にデータ分析やコンサルテーションを手がけるDAC(Data, Analytics and Competitive Intelligence)コンサルティングを立ち上げた。ヒト・モノ・カネ・ブランド・多種多様なデータという5大アセットに関する分析を手がけ、退職者傾向分析、金融機関での商流分析、部品可視化、ヘルスケアに関する分析、サービスデザイン思考などの実績がある。国家予算などオープンデータを活用したビジネスも開発・推進する。海外を含めたIT新潮流に関する市場動向やデータ分析ノウハウに関した人材育成にも携わっている。

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