こんにちは、

本日の一冊は

『会社を変える分析の力』（河本薫著/講談社)です。

モデラー、です。

いま、また心がブルブルと
震えております！

こりゃすごい！

なかなかですね、
最初から最後まで一貫してブレずに
強いメッセージが伝わってくる本って
少ないわけですよ。

だから、
ブレてない人発見！
うれしい！
心ぶるぶる！

なわけです。

博士号（工学）を持つ先生の本ですが、
難しくない！

データ分析を積極的に活用できない企業は、
生き残っていけない時代だと
明確に言いきっておられます。

至極まっとうなことが
これでもか！

と書いてある。

データ分析者への警告として
書かれている内容ですが、
経営者の視点で読むとさらに奥が深く面白い！

なぜかというと、中盤に
４つの問いが提示されているから。

●４つの問い
１．その数字にどこまで責任をとれるか？
２．その数字から何がわかったか？
３．意思決定にどのように使えるのか？
４．ビジネスにどれぐらい役に立ったか？

ね？

もう至極当たり前のことでしょ。

ただ、この当たり前のことを
日々の忙しさにまぎれて
忘れてしまうんですよ！
人間という生き物は～！

あ～、まだまだ言い足りない！

 

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『会社を変える分析の力』（河本薫著/講談社)

＜Amazonで購入＞
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4062882183/withup-22/ref=nosim

データ分析は、「データで問題を解明すること」。

「分析の価値」＝「意思決定への寄与度」×「意思決定の重要性」

一方、分析モデルを作る人も「モデラー」と呼ばれます。

このヒラメキには、数学力もITもまったく必要ありません。
必要なのは、ビジネスとデータへの関心、そして、データ分析で
ビジネスを変えたいと思うマインドです。

データ分析が成功するには、四つの壁を乗り越えなければなりません。
一つ目の壁は「データの壁」、二つ目の壁は「分析の壁」、
三つ目の壁は「KKDの壁」、四つ目の壁は「費用対効果の壁」です。

しかし、ビジネスにおいては、むやみに精度や分解能を高めると
副作用を伴います。「複雑さ」という副作用です。

ビジネスでデータ分析をする場合、分析モデルの誤差が
小さいからといって評価されません。その解がどれだけ
ビジネスに貢献したかで評価されるのです。

意思決定者は、正しいデータ分析を欲しているのではなく、
正しい意思決定を欲しているのです。

ウェブ上では、データ分析力を競うコンテストサイトがあります。
その名は、“kaggle”。

何よりも、「解く力」と「見つける力」と「使わせる力」は三位一体です。

（略）いたずらに高度な分析手法を使って数学能力をアピールする。
この誘惑に打ち勝てるのは、「自分が作った数字は経営を左右する」
という責任感だけです。

問題発見力こそがクライアントに営業する力であり、実行力こそが
クライアントを満足させる力です。

参照：
『会社を変える分析の力』（河本薫著/講談社)
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4062882183/withup-22/ref=nosim
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というわけで、

▼「共感・意外性・感動」の法則を解き明かす！
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├○
├○　　　マインドなき「データ分析」は、ただのゴミ。
├○
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著者が分析プロフェッショナルに
向いている人の要素をあげていました。

要素は３つ。

１．論理的思考力
２．右脳的思考力
３．感受性

これを見て、やはりそうだったか！
と確信しました。

私はめちゃくちゃデータ分析が好きなのですが、
その理由がわかった気がしました。

意思決定に使えるデータ分析、
世の中の経営者は
これにしか興味がない！

これを肝に銘じて
一緒にがんばりましょう。