本書は、データ分析の基礎知識をわかりやすく解説し、自社のビジネスに活かす知識と実践方法を習得することを目的としています。
多くの企業でデータ利活用が急務となった今、企業は社内にデータ分析プロジェクトを立ち上げ、組織横断型の体制で取り組むようになってきています。データサイエンティストなどの専門家が不足する中、ITエンジニアやマーケティングなどの業務部門出身者がデータ分析を行うことも珍しくありません。
そこで本書では、プロジェクトに関わるIT部門、業務部門の双方のメンバーが「共通知識」「共通言語」として身につけておくべき「データ分析の基礎知識」を、レポーティングを中心に解説しています。特定のツールやプログラミング言語によらない、一度身につけたら一生活用できる内容です。
筆者は、年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミルに長年在籍し、現在はそのグループ会社のエイトハンドレッドで企業のデータ利活用の推進、人材育成支援などに従事している渋谷 智之氏。
「ビジネスとデータをどうつなぐのか？」「意思決定に貢献するデータ分析とは？」という視点を意識しながら、データ分析を体系的に解説しています。
【こんな方におススメします! 】
・データ分析をすることになったものの、何から始めたらよいかわからない方
・いったい何のためのデータ分析？ そもそもの課題設定から苦労している方
・統計手法の知識やプログラミングスキルはあるが、分析結果が意思決定に結びつかない方
・データ分析プロジェクトを統括する立場にある管理職クラスの方
【本書が目指すゴール】
・意思決定支援のためのデータ分析のステップがわかる
・ビジネスとデータ、分析結果をどうつなげばいいのかわかる
・成功確率の高いデータ分析の進め方や、適切な分析手法が身につく
・良いレポートを作成し、わかりやすく説明できるようになる
【本書の構成】
第1章 DX時代のデータ利活用
第2章 「データ分析」ステップの全体像
第3章 【STEP1&2】解くべき問いの明確化・分析ストーリー作成
第4章 データ分析に必要なビジネス知識（前半）
第5章 データ分析に必要なビジネス知識（後半）
第6章 【STEP3】データ収集・前処理
第7章 【STEP4】データの比較を通じた解釈・考察
第8章 【STEP4】データ分析の幅を広げる「統計解析」
第9章 【STEP5】レポーティング＆プレゼン
第10章 AI・機械学習の基礎理解
第1章 DX時代のデータ利活用
第2章 「データ分析」ステップの全体像
第3章 【STEP1&2】解くべき問いの明確化・分析ストーリー作成
第4章 データ分析に必要なビジネス知識（前半）
第5章 データ分析に必要なビジネス知識（後半）
第6章 【STEP3】データ収集・前処理
第7章 【STEP4】データの比較を通じた解釈・考察
第8章 【STEP4】データ分析の幅を広げる「統計解析」
第9章 【STEP5】レポーティング＆プレゼン
第10章 AI・機械学習の基礎理解
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