本書は、紙と鉛筆で学ぶというコンセプトのもと、
PythonやRなどのプログラミング言語を使わずに
データサイエンティストの思考過程を体験できます。
データサイエンティストがどのような思考回路でデータと向き合っているのか、
本書掲載の40問のクイズを解きながら体験してみてください。
本書掲載のクイズは複雑な計算やExcelなども不要で、
紙と鉛筆さえあれば解くことができますので、ぜひチャレンジしてみてください。
【こんな方におすすめ!】
・デジタル時代を生き抜くためにデータを読み解くスキルを身につけたい人
・「データを使って論理的に考えろ」と言われるが、
データのどこを見ればよいのかわからない人
・大学時代に政府が提唱するデータリテラシーを学ぶことができなかった人
・大学でデータリテラシーを身につけた新入社員を受け入れる部署の管理職
・社会でデータリテラシーがどう活用されているか知りたい人
・データサイエンティストと仕事をすることになったが、
どのような思考回路の専門家なのか知りたい人
【本書を読むことで得られる知識/できるようになること】
・データを活用するプロであるデータサイエンティストが
どのような思考回路でデータに向き合っているかわかる
・データサイエンティストの思考過程を知る(なぞる)ことによって、
自分自身でデータを正しく読み解くことができるようになる
・データを読み解く際の勘所(着眼点)がわかる
・与えられたデータの意味を適切に読み解き、
他者に対して正しくデータを説明できるようになる
・恣意的に誇張されたグラフや不適切に切り取られたデータに騙されなくなる
・データ分析の考え方、留意事項がわかる
・データを分類する方法、データから法則を見つけ出す方法、予測する方法がわかる
・データを基に論理的に意思決定できるようになる
【目次】
第1章 デジタル時代に必要なデータリテラシー
第2章 データを読む力を身につける
第3章 データを説明する力を身につける
第4章 データを分類する力を身につける
第5章 データから法則を見つける力を身につける
第6章 データから予測する力を身につける
第7章 仕事でデータリテラシーを活用する
今後のデジタル社会では、データリテラシーが必須のスキルとなります。数年後には大学・高専でデータリテラシーを学んだ学生が、大量に新入社員として入社してくることを踏まえ、特に管理職やコーチなどの中堅社員の方たちは早急にデータリテラシーを身につけておくべきです。
本書では、データリテラシーを身につけるためのクイズを40 問用意しています。各章のクイズを解くことで、データサイエンティストがどのような思考回路でデータに向き合っているのか体験できます。データサイエンティストの思考過程を知る(なぞる)ことによって、データを読み解く際の勘所(着眼点)を理解し、データをもとに論理的に意思決定するための力が身につきます。
大量のデータからビジネスに役立つ知見を取り出すためには、データをいくつかのグループに分類し、データの中に潜む法則を見つけ出す力が必要になります。 またビジネスの現場では、未来の数字を検討する力も必要になります。 たとえば、来月必要になる部品の数を検討したり、来年の業績を予測したり、将来の数字を検討する機会はたくさんあります。簡単な予測であれば自ら実施し、スピーディに業務に活かすことが重要です。
第1章 デジタル時代に必要なデータリテラシー
1-1 デジタル時代の到来
1-2 データリテラシーはこれからのビジネスパーソンに必須のスキル
1-3 データリテラシーを身につけよう
第2章 データを読む力を身につける
2-1 考えながらデータを読もう!
クイズ1:目的に即したデータの見方について学ぶ
クイズ2:データの特徴や傾向の見方について学ぶ
クイズ3:データの着眼点について学ぶ
2-2 全体の傾向をつかもう!
クイズ4:平均値・最頻値・中央値の算出方法について学ぶ
クイズ5:代表値とデータ分布の関係について学ぶ
2-3 データの細部を確認しよう!
クイズ6:外れ値・異常値について学ぶ
2-4 データの関係性を読み解こう!
クイズ7:2つのデータの関係性について学ぶ
クイズ8:相関と因果について学ぶ
第3章:データを説明する力を身につける
3-1 データを可視化してみよう!
クイズ1:適切なグラフ表現について学ぶ
クイズ2:不適切なグラフ表現について学ぶ
3-2 データを比較するとは?
クイズ3:適切な比較対象の設定について学ぶ
クイズ4:ある時点との比較について学ぶ
クイズ5:他者との比較について学ぶ
3-3 データから課題を見つけ出す!
クイズ6 〜9:データから課題を見つけ出す手順について学ぶ
第4章:データを分類する力を身につける
4-1 特徴の似たデータでグループを作ろう!
クイズ1:データをグループに分ける意義について学ぶ
クイズ2:データ間の距離について学ぶ
クイズ3:距離計算する際の注意事項について学ぶ
4-2 目的に応じてデータを分類しよう!
クイズ4:データを分類するための観点について学ぶ
4-3 データを機械的に分類しよう!
クイズ5:グループの重心について学ぶ
4-4 データの分類を体験しよう!
クイズ6 〜8:データを分類する手順について学ぶ
第5章:データから法則を見つける力を身につける
5-1 データから法則を見つけ出す!
クイズ1:データから法則を見つけ出す方法について学ぶ
クイズ2:見つけ出した法則を適用する方法について学ぶ
5-2 判別問題を解く決定木モデル
クイズ3:決定木モデルの作り方について学ぶ
クイズ4:決定木モデルを用いて結果を推測する方法について学ぶ
5-3 判別問題の精度を評価してみよう!
クイズ5:判別問題の評価方法について学ぶ
5-4 決定木モデルを活用してみよう!
クイズ6:データから法則を見つけ出し判別問題を解く手順について学ぶ
第6章:データから予測する力を身につける
6-1 数値データの関係性を確認しよう!
クイズ1:数値データの関係性を確認する方法について学ぶ
クイズ2:数値データの関係性を絞り込めない場合について学ぶ
クイズ3:数値以外のデータとの関係性を確認する方法について学ぶ
6-2 内挿と外挿に注意しよう!
クイズ4:データから予測する際に注意すべき内挿と外挿について学ぶ
6-3 データの偏りに注意しよう!
クイズ5:データに偏りがある場合の注意事項について学ぶ
6-4 時間の変化に着目しよう!
クイズ6:時系列データのトレンドと周期性について学ぶ
6-5 データから予測しよう!
クイズ7 〜9:データから予測する手順について学ぶ
第7章 仕事でデータリテラシーを活用する
7-1 データを読む力を活用する
7-2 データを説明する力を活用する
7-3 データを分類する力を活用する
7-4 データから法則を見つける力を活用する
7-5 データから予測する力を活用する