河本薫（2013）『会社を変える分析の力』講談社現代新書2218
- データ分析の目的：意思決定に役立つ
- データ分析とは、データから問題を解明するプロセスを表す言葉
- データ分析がされれば意思決定に反映されるか？2つの壁がある
- 費用対効果の壁：分析結果をビジネスに導入する場合に必要な費用
- 心理的な壁：熟練者の判断を置き換える際の担当者の抵抗
- 分析者は2つの壁を先読みして乗り越える必要がある
- 分析モデルを作るとは、分析モデルで何を捨てているかを念頭に置いて結果を解釈する必要がある
- ビッグデータの本質：部分計測から全数計測（サンプリングから母集団）
- これは、因果関係の探究から相関関係への探究に分析の方向を変える
- 全数がそろっているなら、挙動のパターンを直接理解すればよい
- とはいえ、ビッグデータは必要なデータがそろっていることがない、因果関係は分からないという特徴に留意
- データ分析でビジネスを変える3ステップ
- バックオフィス型分析者は解くだけ、フォワード型分析者は全部やる
- 分析者は完璧主義者が多い＝細かく解きすぎる、小さく解きすぎるに注意
- 入手できるデータが限られていると、小さく解く傾向にある
- 分析では絶対にミスをしない覚悟が必要
- 外れを甘く見るのは、外れを想像する力が欠けているから
- 分析結果をなぜ使えないか？結果を頭で理解しても半信半疑だから＋変化の着手が面倒だから
- 分析者の責任は正しい数字を作ること：数字は一人歩きするから
- データからパターンを発見したら、それが真実か錯覚かを問え（数字遊びをするな）
- KKDの良さは、明確な根拠がなくても判断を下せること
- ←データ分析とKKDは相補的なもの、KKDに敬意を払え
- 意思決定者は問題をあいまいにしか把握でいないままデータ分析を依頼してくる
- 分析報告で専門用語を使わずに説明すること（理解度が引く人ほど専門用語でごまかす）
