書評と日々思うことを書きます。更新は週2回目標です。G-Tools統計学という学問が注目されてきて数年が経ちます。そのキッカケとなった本書の発売も2013年。様々な分野で使われるようになりました。本書は統計学という学問の基本的な考え方をベースに様々な事例を用いて、「どのようにデータを活かすか」という観点で書かれています。私が所属しているIT業界は「KKD(勘・経験・度胸)」という言葉があります。これはプロジェクトの工数を見積るときに、経験豊富な方々が「えいや!」と数字を出すときに使う物です。やって見積った工数でプロジェクトを始めるとだいたい失敗します。統計学を用いた定量的な考え方を工数見積り等に取り入れると少なくとも今の属人的な状況からは脱出できるかと思われます。「収集したデータから何を見るか」ということが重要です。本書はこの点についても触れています。統計学というのは学問ですが、ある分野に特化したものではありません。どのような分野であってもデータ収集➡データ分析➡アクションというプロセスを確立しています。この一連のプロセスの中で「データ分析」部分に統計学は活用されることが多いでしょう。サンプリング調査であってもそのデータ量の母数に対する妥当性や分析結果の妥当性(誤差や信頼性)などを統計学は学問として証明しています。■ITとの融合により注目度アップ統計学の実の部分は基本的に数学の世界です。作業ワークロードに限界がありました。この限界を突破できるようにしたのがITです。PCが一般的に普及した事により、簡単な統計解析などはExcelなどを利用すれば簡単にできます。Rなどを利用した統計解析が主流になり、データソースも一般的なアンケートデータから、ライフログやIoTから収集されるデータに変化していっています。最近ではセルフサービスBIというサービスも提供され、データ分析を専門家に依頼しなくてもユーザが簡単にできるようになってきています。■ビジネスに活かすデータは収集して、分析すれば終わりではありません。その結果、「で、どうすればよいか?」ということがビジネスでは必須事項です。本書では、ビジネスへ活かすための3つの問いが掲載されています。【問1】何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?【問2】そいうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?【問3】変化を起こす行動が可能だとしてそのコストは利益を上回るのか?個人的に上記問いはビジネス活用のキモだと思います。何も生み出さないデータ分析は無駄でしかありません。具体的な数字やグラフの説明などが多数掲載されています(本エントリーでは割愛していますが)。フィッシャーのランダム化に関するミルクティー調査とかは読み物としても面白い事例かと。この事例を見るだけでも普段接している数字や調査結果に対して、「その妥当性を検証する目」を養うことができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。「読書による経験価値」の管理人をしている長谷川佳之です。社会人19年目のSEで、主に金融関連のシステム開発をしています。ブログは2005年5月から楽天ブログで書き始め、2007年4月にこのブログに移りました。内容はビジネス書の書評が中心で、セミナーの参加記録なども時々書いています。自分が学んだことのアウトプットとしてブログを活用していきたいと思っています。