会社を変える分析の力 投稿日：2014年1月8日 更新日： 2014年6月6日 ユーザに関する問題 不確実性 過剰期待 事前期待 分析モデルの利用 パターン 変数の数 分析の利用 予測 判別 グループ 検知 最適化 発見 探索 データ分析の必要 外資系コンサルティング会社を経て、経営大学院に勤務。 例えば設備のレイアウト変更は思い立ったその日のうちにやってしまいます。 納期に対してリードタイムが短ければ、仕事の投入タイミングを柔軟に変えることができます。
20使わせ力＝実行力・・・データ分析で得られた解を意思決定に使わせること。
複雑なモデルが単純なモデルより優れているとは限らない。
３．モデルは所詮プラモデル• ビジネス担当者とコミュニケーションを図り、解くための手がかりを聞き出す力が不可欠• 2019年• 1966年、神戸生まれ。
解く力（いわゆる分析力）• 壁をすべて乗り越えたら、初めてゴールです。
ーー印象に残ったこと 前段でも紹介した通り本書は「ビジネスに活用するための」データ分析の本です。
その違いを、こちらの書籍で丁寧に解き明かします。 分析手法についてはあまり多くは語られておりません。
データ分析を武器として携えながらビジネスという戦場に切り込みにいける人材が日本には必要なのです。
残りの４日と７時間５４分は、ジュースは、ただ滞留しているだけです。
何がわかったか、それは意思決定にどう役立つのか、それだけなのです。
２．分析の価値• このように明確なインパクトを算出できる分析課題であればまだ良いですが、人材育成のためのデータ分析などそもそもインパクト算出が難しい分析課題はさらにこの費用対効果の壁が高くなります。 「会社を変える分析の力」という本が、ここ最近考えていたこととドンピシャという感じで、示唆に富む内容でした。
2この本は一言でいうと、 「データ分析をビジネスに発展するための指南書」であると感じました。 分析手法やデータの説明は結果を解釈するためのわき役に過ぎない。
会社を、動かしていく３つのシステムは １．価値変換システム 人・物・お金を投入し より高い経済価値を産出す仕組み ．．ビジネス・モデル ２．目標達成システム 達成すべき目標を自ら設定し 実現に向けて行動していく ．．マネジメント・システム ３．自己変革システム 環境変化が変化しても 変化に応じてシステムを改善していく ．．ビジネス・モデルとマネジメント・システムの設計変更 その変化に対応するには、 社員の内部からの「発言」が重要です。
（講談社現代新書） いまやビジネスの世界では、「データ分析が競争を制す」と言われる時代。
他人のデータを疑おう• 必要なのは、ビジネスとデータへの関心、そして、データ分析でビジネスを変えたいと思うマインドです。
第1章 データ分析に関する勘違い• というのも、 「何を解くのか」「得られた結果をどういう表現すべきなのか」といった問題提起を的確に設定し（ここが本当に難しい）、その上でそれを解決できる十分なエビデンスを掲示できていないといけません。 普通の会社は、連休まで待ちます。 想定読者が経営者、会社員、研究者、学生と幅広いので数学的な話は出てきませんし気軽に読めます。
12仕事の仕組みを変えるのですから 大きな抵抗があります。
この壁を乗り越えるためには、いきなり全て実装するのではなく、一部置き換えてみるなど、徐々に現場に介入していき浸透させていくという方法が取られます。
データ分析の心得は、高度な分析モデルやツールを使うケースから、Excelで関数を使って集計しグラフを作るという 会社を変える分析の力 この本です。
ざっくり計算• どうやったらデータ分析でビジネスを加速させていくべきか」ということにフォーカスを置いています。
解き方のヒントはビジネスの現場にある。 分析に用いるデータも、分析に用いる数学手法も決まっていない。
そのデータを使うといまの業務をこれだけ改善できますよ」と働きかけてゆく。
会社の仕事の仕組みを変えることのできる 実力を持った人です。
確かに経験と勘でのオペレーションが機械学習モデルに置き換えられてしまうというのは、認めたくないことですし、抵抗する気持ちも分かります。
シナジー 相乗効果 を発揮させる改善立案は、プロセス毎の改善を総合に関連付けで、全体として大きな効果を生むことをめざす方法です。
付加価値生産性を高めるためにも、価値を見極める訓練としてムダに目を向けた改善は効果の高い取り組みとなります。
分析プロフェッショナル＝統計分析や数理計画などの手法に通じたデータ分析の専門家• 落ち込んでいる人の姿勢はうなだれ、俯いているし、逆にエネルギーに満ちた人は、背筋が伸び胸を張っているように見える。
会社を変える分析の力 この本です。
