【感想】ナンバーセンス ビッグデータの嘘を見抜く「統計リテラシー」の身につけ方

カイザー・ファング, 矢羽野薫 / CCCメディアハウス
(7件のレビュー)

総合評価:

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ブクログレビュー

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  • ちゅん

    ちゅん

    ビジネスでありえる数字を使った考える話題の例
    色々考える必要があるよねという話だけど、なんか読みにくい。数字の話を文章では辛いな

    シンプソンのパラドックス、中央値をずらす為の工夫、マーケティング、判定基準、予測モデル続きを読む

    投稿日:2021.10.09

  • はぁこ

    はぁこ

    統計などを見るときに注意しないといけないことが、具体的な事例を使って書いてあってよかった。結局のところ、そのデータがどのように取得されているのかを知り、その条件により、どのようなことが起こりうるのか考えながら、データを見る必要があるのだと感じた。続きを読む

    投稿日:2019.02.03

  • 澤田拓也

    澤田拓也

    統計的センスについて語られた本。ビッグデータが重要だと言われているが、たくさんデータを集めれば自然と因果関係が見つかるというものではなく、正しい結論のためには正しいセンスが必要だというものだ。分析するためには正しい仮説が必要だし、相関関係が因果関係を示すものでないことにも注意することが必要だ。このような状況で、「問題あるデータやアナリストを見たときに、何かが違うと感じる。それがナンバーセンス」だということだ。

    その例として、Gruponのビッグデータによるターゲティングの嘘が暴かれる。実際の問題として全く興味のないクーポンが送られてくることがある。店の方からしても、クーポンがなければ来なかった客が来れば店にとってはプラスだが、クーポンがなくても店に来るお客が使ったクーポンは店にとってはマイナスになる。そういった客はリピーターになりにくいという問題もある。そのようなお客が増えることで、お得意さんの足が遠ざかる可能性もある。

    他にも、大学ランキングの大学側の統計情報の操作、肥満と脳卒中のリスクの評価、アメフトのシミュレーションゲーム、などが取り上げられている。

    統計情報って扱う人によって薬にも毒にもなるわなと。


    少し翻訳について言うと、NFLのレジェンドPeyton Manningの弟で、スーパーボウルを制したこともあるEli Manningのことを「エリ・マニング」と訳してしまうのは少々迂闊だと思う。Eli Lillyという会社もあるのだから、きちんと「イーライ・マニング」と訳してほしかった。そのあたりに翻訳者としての誠実さが出るんだろうなと思うんだけれど。どうでもいいと言えばどうでもいいことなんだけれども。
    続きを読む

    投稿日:2017.01.01

  • kj18

    kj18

    様々な事例と共に情報を見たときに感じる「違和感」を大切にしてというメッセージが詰まった書籍。筆者の前著、ヤバイ統計学も読んでみたくなった。

    投稿日:2016.08.10

  • sou (08thse)

    sou (08thse)

    サブタイトルにあるように「統計の嘘」的な本。
    こういう本にありがちなんですが、若干例示がだらだらと続いて長めです。
    ただ、翻訳が平易なので、読みやすくはあります。

    投稿日:2016.03.16

  • uzbooklog

    uzbooklog

    データの本質を見極める力。そうした統計のリテラシーを、本書では「データセンス」と呼ぶ。(pp.274-275、訳者あとがきより)
    いわゆるビッグデータ系、統計系の一冊でした。
    付箋は17枚付きました。

    投稿日:2015.05.09

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