著者紹介

内容

目次

序章 大事なのは手法よりも「データの見方」 データ分析はなんのためにするの？ そもそもデータ分析をするってどういうこと？ 一般実務でのデータ分析とデータサイエンスとの違い データ分析と“統計”の違い 第1章 データを見る視点 どのデータを使うのか～データ選択の視点～ データは“切って”中を覗く～データ分解の視点～ データを分解するときの「軸」の考え方～データ分析の視点～ データのドリルダウン/ドリルアップで“見る位置”を変える～データ分解/集約の視点～ 使いデータの範囲はどう決める？～データ範囲の視点～ 第2章 1軸の視点でデータの特徴を把握 多くの人が認識していない「データの種類の数」 1種類のデータから得られるもの 指標に集約して全体を把握する “点”を“面”に変えるデータのとらえ方とは グラフや表で視覚化する 比較で相対評価を行う 第3章 2軸の視点でデータの関係性を分析 「意味ある」2つのデータを探す 2データの関係性を可視化する 2軸視点へのシフトで得られる絶大な価値とは 2軸で見るときの注意点 定性的情報の2軸マトリックス～クロス集計表～ 第4章 データ分析を実務に活かすには 仕事でデータ分析を使うためのプロセスを知る 各ステップを前に進めるには仮説が必要 仮説の立て方を考えてみる データ分析を実務に活かす「考え方」を磨く 第5章 さまざまなデータ活用事例 1軸（1種類データ）の視点 事例1：売上減少課題を把握する 事例2：有料顧客層をあぶりだせ 2軸（2軸データ）の視点 事例3：顧客満足アンケート結果の活用～因果関係の視点～ 事例4：顧客行動の違いでグループ化せよ～データのグループ化～ 事例5：自分を本当に客観視できているのか～“対”の関係の視点～ 事例6：似た特性のものを探せ～“類似性”の関係～ 事例7：ポテンシャルのあるものを探せ～“静”と“動”の関係～