なぜ統計学がビジネスの 意思決定において大事なのか？
35. ところが実は施策実施の詳細なデータも同時にあるとする 35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ad1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 ad2 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 ad3 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 ad4
データ分析の目的は？データ分析５つのステップ『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 - ビジネス書をビジネスのチカラに。書評ブログ
『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書 作者: ?橋威知郎 出版社/メーカー: かんき出版 発売日: 2014/09/18 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (1件) を見る データ分析 データの分析。 データが大切と言われたりしますが、それはデータ自体というよりも、データの分析が大切という意味でしょう。本書では、データの分析について取り上げています。 ▼ ここに注目 ▼ 「大切なのは、データ分析の結果に基づいて、どんなアクションにつなげるのかという点であり、アクションを実施して、売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。」（p.23） データ分析の目的は、成果につなげること データ分析の目的は、行動につなげて、成果を上げることだそうです。 たしかに、ただ分析するだけでは意味がないで
なぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
お久しぶりです。林岳彦です。もうすぐ『愛なき世界』の日、いわゆる（マイブラッディ）バレンタインデーですね。何かと雑音が多いこの世界ですが、いつでも自分の足元を見つめて行きましょう。 さて。 今回は、以下の： そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ 統計学的検定に対するある拒絶反応: ニュースの社会科学的な裏側 A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT のあたりの皆様の良記事に触発されて「仮説検定」について何か書いてみようと思いました。で、書こうと思えば色々な側面から書ける気もするのですが、今回はちょっと斜めからのアプローチとして、「リスク分析の人の頭のなかで仮説検定はこんな感じに見えている」というところを書いていきたいと思います。 ここで、ひ
スポーツと観客動員のお話。観客は何に反応するのか。 - pal-9999のサッカーレポート
さて、皆様、こんにちは。今回も書きかけたまま、放置してたネタをやろうと思います。ネタの内容としては、Jリーグと観客動員の謎です。 じつは、先日、今年度のJリーグの観客動員が発表され、 http://footballgeist.com/audience より 開幕から２０周年となった昨シーズン、Ｊ１とＪ２のリーグ戦やナビスコカップなどを合わせた全８４５試合の入場者数は９１６万５０９２人でした。これは前の年を４１万人余り上回って過去最多だった２００９年の９５７万人に次いで過去２番目に多い入場者となりました。 Ｊリーグ 厳しい経営続くクラブも こうなりました。 なんというか、客が減ってるので２ステージやろうぜ！とかいう建前をぶち壊すような話ですが、２０１３年は観客動員そのものは良かったようです。リーグ戦のみでは８３０万人、カップ戦込みだと９１６万人となっており、過去二番目に多い入場者数です。 こ
リクルートが競合になった時の傾向と対策（自分用） - 起業工学
リクルートさんが本日、Airレジ（エアレジ）を開始しました。 ▶エアレジ：Airレジは、ビジネスをするうえで大切な会計業務を支えるクラウドレジアプリです。お店にとっての使いやすさを第一に、実際に利用する人が求める多くの機能を実現しました。もう高い利用料を払って POS レジを導入する必要はありません。注文や会計、売上管理を軽やかに、確実に支える Airレジがあれば、あなたが大切にしたい「おもてなし」に充分に力を注ぐことができるようになります。（HP抜粋） http://airregi.jp/campaign/?utm_source=facebook&utm_medium=mw25&utm_campaign=tyuushou&utm_term=campaign2 「スモールB向け決済」は非常にホットな市場で、店舗のPOSも含めた「スモールB向け決済」で先行されている会社さんは、ユビレジさんと
書評：「統計学が最強の学問である」、データをビジネスに使う人のための知識が凝縮
「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる」。だから統計学が最強の学問である。著者は本書でこう断言しています。 統計学が本当に最強の学問かどうかは置いておくとしても、以前の記事「次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる」で書いたように、グーグルやマイクロソフトやそのほか多くの企業が統計に着目し優秀な人材を求めていることからも、現代における統計学の重要さは誰もが認めることでしょう。 なぜ統計学はそれほど強力なのか？ そして、それをビジネスに活かすにはどうすればいいのか？ 本書はそれを、統計学の予備知識のないビジネスマンでも分かるように説明してくれます。 データをビジネスに使うための「3つの問い」 本書は単に統計学を解説するのではなく、ビジネスの視点から統計学の有用性を説いているところに特徴があります。例えば著者
労働の二極化に抵抗する、上級者への簡単な道～とあるカキ氷屋の統計技師（データサイエンティスト） - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
本記事は長くなりすぎて端折った前回の続きです。前回を読まなくても読めます。 労働の二極化に抵抗する、捨てるを捨てないという1つの選択肢 http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/02/202445 前回言及できなかった意味不明なままのカキ氷まで話を広げます。 前回論じたように、スキルの差は拡大していく一方です。世の中には確実に上級者と呼ばれる人が存在します。これは一体なぜでしょうか。 経済金融だって医療だってネット広告だってどの分野でも同じことですが、上級者は皆、特化した戦力を持っています。経済を俯瞰する私のスコープから見れば、上級者とは需要に選ばれし者であり供給に見放された者のことではないかと思っています。 皆さん、特別なことではありません。会社組織業務のスコープを変えれば、個人家族友人共同体のスコープを変えるだけで、誰でもそうなりえます。 極一部
アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由 | リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。 回答「数」が多い調査と、回収「率」が高い調査、どちらが信頼できるか？前回、調査対象者を選ぶときにはランダム性が重要であるという話をしました。そうしないとサンプルが偏るためです。しかしサンプル自体が偏っていなくても、実際の回答者が偏っているとやはり使えない調査となってしまいます。 数字を絡めた具体例でお話します。次の2つの調査を比較してみましょう。 サンプル数10万人（無作為抽出）、回答数1万人の調査（回収率10％）サンプル数1000人（無作為抽出）、回答数900人の調査（回収
統計分析をフル活用し、年間数千万以上の広告宣伝費削減に成功─ リクルート式ビッグデータのビジネス活用最前線
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
生産性の高いマーケティングや経営には何が必要か 「ビッグデータ」の前に、普段のデータの見方を考える | JBpress (ジェイビープレス)
ビッグデータという言葉に、近頃ますます脚光が当たっている。雑誌ハーバード・ビジネス・レビューの2012年10月号（英文版）でも、“GETTING CONTROL OF BIG DATA”という特集が組まれている。 マーケティングの雑誌でビッグデータが取り上げられることは非常に良いことである。また、多くの議論がなされることも望ましい。 ますます科学的なマーケティングが進むことになるはずである。しかし、課題もある。それは、日本企業のマーケティング担当者中には、統計の専門家、数学の専門家が少なく、基本的なデータの理解に間違いが生じやすい点である。 そこで、今日は平均値という、一番なじみの多い値のマジックについて、少し考えてみたい。 平均値は、統計の1つの代表値にすぎない 読者に平均値の定義の説明をする必要はないだろう。だれでも、平均値は計算できるだろうし、報道やビジネスにおいても、例えば、「平成
「平均のひとつ覚え」から卒業 〜社会人なら知らなきゃ恥ずかしい統計の基礎知識 | Web担当者Forum
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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生産額は10年で半減、日本の電子産業凋落の真相 電子立国は、なぜ凋落したか（1） - 日本経済新聞