おそらくかなり簡略化はしているものの、実際にイメージしやすい例が豊富で読みやすくまとまっていました。機械学習やAIの本を読む前に先にこちらを読んでおけば良かったです。

ー 同じ条件下で同じ数字を扱えば同じ結果が得られる。それが科学の素晴らしさであることはいうまでもありません。しかし、分析者が10人いれば同じ数字に対して10通りの解釈がなされても不思議はありません。そして、正しく考えられたのであれば、すなわち、解を導くプロセスに誤りがない限り、それらの解釈は常に “その前提において”正しいといえます。 大切なことは解釈の是非をいつまでも追求することではありません。「どの正解」を採用し、どう行動するかが問われるといってよいでしょう。 ー 統計の基礎的な考え方を理解するにはちょうどいい。 ただ、あまり印象に残らない作品かも。 プライムリーディングでちょうどいい。

統計を経営に生かすイメージをつかめます、ひととおりの考え方や計算問題もあって入門書としては可もなく不可もなく。これ以上の専門知識を求める方は統計の教科書買いましょう笑

身近な現象を事例に、統計学の考え方に基づき、事実をどう分析し、捉えるかを実際にやりながら、統計思考を示してくれる本です。 ただ、具体的な統計学の手法を教えてくれるというよりは、あくまでも考え方を教えてくれる本です。 具体的な計算式や、言葉に関しては、詳しく記載されていない為、各論を知りたい方には向いていないかもしれません。 個人的には、統計学のすごさもそうですが、統計学のズルさ、危うさも感じた本でした。統計学は、事実をどう捉えるかの学問の為、分析する側の着眼点、軸によって、それこそ全く違う結果になる。だからこそ、基本的考え方や、一定の知識、テクニックを持つことが本当に大切。 統計の具体的な手法や、テクニックを学ぶきっかけになる本だと思います。

「物事を考えるプロセスにおいて、統計の技術をどう活用するか」 「大切なことは解釈の是非をいつまでも追求することではない。『どの正解』を採用し、どう行動するかが問われる」 統計の技術だけでなく、その使い方、向き合い方が語られている。

レビュー評価が高かったのでビジネス分野での統計導入例を読むために購入。 軸がキャプションにしか書かれていなかったり、ある分類での各々のパラメータが一部しか明記されていなかったり、前提条件が抜けているように感じたりする記述があったりといくつか気になった。 日常的に統計を用いている者としては多少気になる点のある本かもしれないが、統計に触ったことのない者が足がかりとして読むにはいいかもしれない。

　縦軸と横軸に適当にデータを放り込んで見ているだけでは見えてこないものがあるんだなあ。 　複数の軸をずらしながら意味のある情報を掴み出す過程が簡潔に説明されていて分かりやすかった。 　意外に「分かりやすい答え」の出ない案件ばかりだったけど、実際そんなものなのかもしれない。 　直観的な仮説に説得力を与えたり、市場取引できない公益的価値（安心・健康など）をお金に換算することで数値としての目安を設定したりと、個々人の感覚によって捉えがちな問題を少しでも妥当性のあるやり方で読み解いていく。

読了。なかなかの良書だと思う。いくつかの具体例があってまさに統計的にどうアプローチするのか、数学がわからなくても理解できる（数学的には）平易な内容。社内に何らかの形で共有したいかなー

ショッピングモールの企画や、行政の自然公園の開発といった事例で統計を解説。 異なる標本から共通の情報を見つけたり、逆に、共通の標本から異なる情報を見つけることが大切。散布図の例えは、ひとめで情報の特性がつかみやすい。 分析の目的を明確にすることも大切。 109の出店ブランドの分析は面白かったです。統計で使う平均や分散、標準偏差ということはあまり、意識しないで読めました。

日常のビジネスなどに統計学をどのように応用する事ができるかについて、細かい数式無しに簡単に書いた本。より具体的にいうと、内容としては主成分分析やクラスター分析といった多変量解析を、ビジネスにどのように活かす事ができるかという構成になっている。 「はじめに」で、正確な統計処理よりも顧客に説明可能な分析をする事が大事であり、分析結果から得られた示唆を顧客に提供し、それが顧客の企業の戦略に有益な情報となると良いと書かれていたが、この主張に関してはその通りだと思う。その他にも、所々重要な事が書かれており、この一冊で統計のエッセンスをたくさん吸収することができる。