データから取り掛かってはだめ。仮説を立ててその仮説を確かめるためにデータを見に行くの順序。 データの見方もいくつかあり、 スナップショット…あるその時を可視化する トレンド…時間軸での変化を可視化する ポジショニング…2軸の散布図で可視化する データ（定量情報）だけでなく現場の声など定性情報との整合性も確認しておく。 すべてのデータ分析は最終、課題を解決するため。分析して報告するだけでは不十分。

内容は基本的なこと。平均、偏差や相関係数あたりまで。 ただ教科書的な書き方ではなく、いかにビジネスで生かすかという感じなので、実務的な統計入門としてはいいと思う。 データ分析で自動的に何かが出てくるものではない、というのは納得。原因分析も、同じデータで人によって正反対のこと言ったりするから。

高木さんの「ロジカルプレゼンテーション」と同じく、アウトプット前提の話かつ、わかりやすく勉強になった。数値扱うなら統計知らないとアカンよなとしみじみ

ロジカル、クリティカルシンキングと実務統計基礎の入門みたいな感じ。一つ一つの内容は難しくないが、使いこなせているかというと、そうでもない。入社５年目くらいまでに身につけられればイイと思う。

単なるデータの羅列ではなく、データをいかに解析して見せていくかを解説した本。いかに仮説を立てるかがキモ。この方面が全然できておらず、参考になる。自分なりに試してみる。

【要点メモ】 ◎データ分析の超入門書としてはOK。しかし、これだけでは足りないので、他の資料は必ず読む必要あり ・課題を整理 →①定義を明確に ②定量化 ③比較対象を明確に ④事実とそれ以外を切り分ける ・仮説を立てることで、データ整理からデータ分析が できるようになる 仮説をたてるポイント ○○が、××だと、△△が■■になる。 この形におとして、見るべきデータを検討する。 ★トレンドを見る →売上だけでなく、好調な波なのかそうではないのか ★比較で差をみつける →ポジショニング ★共通項をみつける ★スナップショット →一定期間のみのデータ ・平均 →平均値とは、データの真ん中、中心にあるとはかぎらない。 →平均値に近い場所にデータが集まっているとは限らない →平均値がデータ全体の代表的な値であるとは限らない ・標準偏差 →データ全体をまとめたことによって、見落とした情報を拾い集める。元のデータのばらつきを見る。 →ヒストグラムというグラフにデータ全体を表せば可能。 →STDEV関数でとらえられる →規模の違いがあるときは、変動係数を使ってばらつきを比較する ・相関分析で原因を特定する →二つのデータの結びつきが、弱いのか強いのかを知る。例：DMを送ったら、来店者数が増える。結びつきが強いは１、相関なしは０、結びつきが弱いのは-1が基準 →CORREL関数を使用 →これをやるときのみ、外れ値には注意する

これはたまたま手にしたけど 本当に目から鱗の内容です。 私は文系で数字にも弱いけど でも 数値で納得させられる。 ただグラフにしたり 数値で表すのではなくて 根拠を持って 仮説を立てて あるデータの中から 立証することの大切さを 読みやすく書いてある。 仕事のときに傍に置いて 参考にしながら資料つくると いいともう。 見なくてもこれ位の資料が作れるようになりたい。