統計学が最強の学問である[ビジネス編]
西内啓(著)
/ダイヤモンド社
作品情報
累計43万部突破の超人気シリーズに、ついに文系でもわかる「実用書」が登場! 「ビジネス×統計学」の最前線で第一人者として活躍する著者が、。日本人が知らない「リサーチデザイン」の基本を伝えたうえで、経営戦略・人事・マーケティング・オペレーションで統計学を使う知恵と方法を詳細に解説します。
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商品情報
- シリーズ
- 統計学が最強の学問である[ビジネス編]
- 著者
- 西内啓
- ジャンル
- サイエンス・テクノロジー - 数学・物理学・化学
- 出版社
- ダイヤモンド社
- 書籍発売日
- 2016.09.15
- Reader Store発売日
- 2016.09.19
- ファイルサイズ
- 14.9MB
- ページ数
- 392ページ
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この作品のレビュー
平均 3.9 (22件のレビュー)
-
本書の結論は、企業の収益性を向上させるためには先人が積み重ねた理論を自社に適用できるようにカスタマイズする必要があり、そのために統計リテラシーを身につけようということである。本書では抜本的な幹となる活…動の改善を最終目的とし、経営戦略、人的資源、マーケティング、オペレーションの4つの領域について理論と具体的な分析手順が詳しく解説されている。本感想では、なぜ先人の理論に加えて統計解析が必要となるのか、どのように統計解析をするのかという2点について述べる。
1. なぜ先人の理論に加えて統計解析が必要となるのか
どのような状況にも適用できる万能な理論は発見されていないからである。例えば、経営戦略を考える際に有名なフレームワークとして外部環境に着目するSCP理論、内部環境に着目するRBVがあるが、これらはどちらかが間違っているのではなく、「状況次第」で使い分ける必要がある。そしてそのヒントは企業のデータを用いた統計解析によって得られるのである。
2.どのように統計解析をするのか
統計解析の手順は、分析対象の設定→説明変数とアウトカムの決定→データ収集→データ分析→分析結果の解釈とアクションである。各手順の詳細は本書に任せるが、最も重要なポイントは最終目的に沿ったアクションを起こせるように解析を行うことである。
企業の収益性を高めることはすべてのビジネスマンに求められる課題である。経営学の理論、データ分析の両方に精通することで、ビジネスマンとしての市場価値をより高めることができると感じた。続きを読む投稿日:2020.04.23
経営戦略、人的資本管理、マーケティング、オペレーションの順にデータ分析と活用の手法を具体的に解説した良書。
共通するのは、適切なデータ分析対象範囲を決め、適切なアウトカム(=目的変数)を設定し、これに…関係しそうな説明変数候補を決め(この時、先行研究で使えるものがあれば大いに参考にする)、ステップワイズ法などで説明変数を適度な数に縮約し、重回帰分析やロジスティクス分析により有意な説明変数を特定し、これを変えることでアウトカムに良い効果が出るかをランダム化テストで検証して改善に繋げる、という流れ。
そのうえで、それぞれのデータ活用におけるポイントもしっかり解説されていた。
経営戦略に関するデータ活用では、アウトカムは総資本利益率が望ましい。必要な説明変数データを収集するのに、帝国データバンクのようなデータ会社のデータのほか、業界団体や、顧客からの評価が知りたければマクロミルなどの調査会社の活用や、営業マンの資質などであれば業界記者や取引先などが使えるとのこと。
人的資本管理については、パフォーマンスの3割程度はIQやSPIで明らかになる汎用的な知能で説明できるが、残りの7割は個別の特性が効いてくるということ。人事情報はアウトカムについても、適宜補正可能な指標を選んでおくことが大事。
マーケティングでは、ターゲットセグメントを決める段階では、重回帰分析やロジスティクス分析ではなく、クラスタリングを用いて有意なグループを見出だして選ぶべき。これは、マーケティングのターゲットセグメント選択は、すなわち他のセグメントを捨てるということであるため、少なくともその変数を満たせば良いという経営戦略や人的資本管理における重視すべき変数の特定とは異なるアプローチが必要であるということである。セグメントが決まれば、当該セグメントの顧客のデータを集め、何がアウトカムである購買行動に繋がっているのか、繋がっていないのかを特定し、どこを強化すべきかを見抜く。
オペレーションでは、どの工程がボトルネックであるかを見抜いたうえで、そこを重点的に強化するべきである。そして、当該ボトルネックのアウトカムと説明変数を明らかにして何を強化すればアウトカムが向上するのかを明らかにする分析とともに、適正な在庫や仕入れやリソース投下を行うための「予測」も必要になる。予測では、他の説明変数だけでなく、過去の目的変数の実績値(例えば過去の売上)を自己回帰的に説明変数として予測する手法も有効である。
経営の戦略や戦術への深い理解と洞察力を併せ持った統計学の専門家の著書として、非常に読みごたえがあった。続きを読む投稿日:2024.02.20
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