データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

図書館で読みました。

データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人 (SB新書)

★3.8

▼感想

面白く、勉強になった。新書らしくわかりやすく解説されていた。自分自身、データ分析について興味があるということを改めて気付かされた。昔憧れていた仕事はまさにこういう仕事。今でも適性としては、今の仕事より合っている。どの仕事についたとしても、結局は、ビジネス成功のためのデータ分析であり、その目的を考えないといけないと思った。

▼気になった言葉たち

・データサイエンティスト25万人の人材不足。現役医師の数25万人に匹敵。

・データサイエンティストの定義。1.データマイニング 2.データインテリジェンス 3.分析統計

・データサイエンティストに必要な3つの能力。1.統計とITの能力 2.ビジネスの問題を発見し、解決する能力 3.創造的な提案を行う能力

・データ・ドリブン

・「アクチュアリ」…保険数理人、保険数理士

・バスケのホットハンド、ホットストリークス、コールドストリークス

・3つの思考パターン。1.オッカムの剃刀 2.フェルミ推定 3.アブダクション

・絶対係数家

・ワインの質…12.145+0.00117×冬の降雨+0.6614×育成期平均気温-0.00386×収穫期降雨

・RFM分析…最終購入日、購入頻度、購入金額

・近似曲線、相関、散布図、クラスター分析、デンドログラム

・SPSS

・グロースハッカー…成長請負人

・AARRR

▼内容

「今後10年もっとも魅力的な仕事」のすべて

データサイエンティストとはどんな仕事か。
どういう資質が必要か。
どう育てるのか。
データサイエンティストという職業の全体像を知り、自らの業務との接点を理解する基本の一冊。

ビッグデータの時代といわれ、データ活用の重要性が叫ばれている。
商品生産の需給予測やマーケティング施策の効果予測といったビジネス面においてはもちろんのこと、
マクロ経済の動向から地球環境の変動など自然現象にいたるまで、データ分析に寄せられる期待は大きい。
その重要な役割を担う存在として、今注目を集めているのが「データサイエンティスト」だ。

分析のスペシャリストである彼らは、あらゆるデータを駆使して状況を判断し仮説を立て、
適切な行動の指針を示すための軍師のような存在でもある。
しかし、データ分析への需要が高まる一方でデータサイエンティストの育成が追い付かず、
将来的には25万人の人材が不足するという見方もある。
まさに次世代の有望職種として期待されるデータサイエンティストだが、
はたして、その仕事の内容は? 彼らはどこで、どんな仕事をしているのか?
データサイエンティストに必要な資質とは何か?彼らをどうやって育てたらいいのか?

本書では、人気ブロガーにしてデータ分析を生業とするIT界のエバンジェリストが、
「今後10年で最も魅力的(セクシー)な仕事」といわれるデータサイエンティストについて、その全体像を明らかにする。

▼目次

はじめに
第一章 データサイエンティストとは何か
「データサイエンティスト」の注目度をデータで見る
定義のない肩書
データ分析で課題解決を図る「ニュータイプ」
データサイエンティストの底力
データサイエンティストに必要な3つの能力
「チープ革命」が生んだデータ分析の需要拡大
スモールビジネスもデータドリブンに
ソーシャルゲームにハマる仕組みはデータサイエンティストが生んだ
「欲望」も「効率」もビッグデータが最大化する

インタビュー:ヤフー株式会社 事業戦略統括本部データソリューション本部 本部長 小間基裕

第二章 データサイエンティストならこう考える
課題解決のための思考ツール
3つの「平均」
思い込みから自由になるということ
スロヴィックのリストで認知バイアスの要素を知る
メディアの伝えることも疑う
利用するデータの意味を理解する
「就職率」の真実
データが見抜いたスポーツの真実1 ─ 「絶好調な人」とそうでない人の得点確率は同じだった
データサイエンティスト思考でビジネスが変わる
できるデータサイエンティストの「3つの思考パターン」

インタビュー:国立情報学研究所コンテンツ科学研究系准教授 大向一輝

第三章 分析のツボを理解する
意思決定に使える分析には「数字」が必要だ
誰を顧客にすべきかを知る─RFM分析
数値にならないデータを数値化する
「オロナミンC」と「リポビタンD」のクチコミ分析から意外なトレンドを発見
ヒット商品の種はどこに埋もれているのか

インタビュー:株式会社イー・エージェンシー 取締役 野口竜司

第四章 データで語るトレーニング
LINEの1年後のユーザー数を予測する
2種類の分析モデルで選挙結果が的中
「話題性」をデータで語る
クラスター分析でセミナー参加者の傾向を探る
特徴的なキーワードの抽出とネガティブ・ポジティブ判別
インタビュー:ヤフー株式会社執行役員 事業戦略統括本部長 安宅和人

第五章 時代を変えるビジネスの担い手になる
ビジネスとしての「データ分析」がたどってきた道
ビッグデータ時代の「小さな巨人」
成長を「ハック」する仕事
新しい酒には新しい革袋を
有能な人材は魅力的なデータに引き寄せられてやってくる
データサイエンティストは「できない」と言わない
課題解決のための分析
データサイエンティストが世界を救う
インタビュー:ソフトバンクモバイル株式会社 マーケティング・コミュニケーション本部
Webコミュニケーション部部長 高橋宏祐/Web企画課課長 岩本嘉子
おわりに

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