データ競争力を上げる上司、下げる上司

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データ競争力を上げる上司、下げる上司

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約10年にわたり、日産自動車でデータ分析を駆使しながら数々のプロジェクトをリードしてきた経験を持つ著者による最新刊。今回は特に組織を率いる上司の目線に立って、データ分析で押さえるべき勘所をまとめています。 部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめました。それらを1つずつ、具体例を挙げながら詳しく解説していきます。 例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのでしょうか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲(期間)、外れ値の有無などによって、分析結果は大きく異なってくることを上司は知っておかなければなりません。平均値だけを見ていても、裏に隠れた情報は見通せないからです。上司はそこをしっかりと確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがあります。 著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司(マネジャー)次第だ」と指摘します。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねません。<目次>序章 こんな職場が危ない第1章 視点の範囲を押さえる第2章 結果のインパクトを捉える第3章 目的に合った答えを出す第4章 サンプル数の違いを認識第5章 データの範囲を認識第6章 データのカテゴリーや定義を認識第7章 外れ値の処理第8章 比較のベース第9章 判断・評価の基準第10章 指標に潜む罠第11章 結果や結論の表現第12章 統計的な確からしさの必要性第13章 結論の表現の明確さ
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あらすじ

約10年にわたり、日産自動車でデータ分析を駆使しながら数々のプロジェクトをリードしてきた経験を持つ著者による最新刊。今回は特に組織を率いる上司の目線に立って、データ分析で押さえるべき勘所をまとめています。 部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめました。それらを1つずつ、具体例を挙げながら詳しく解説していきます。 例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのでしょうか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲(期間)、外れ値の有無などによって、分析結果は大きく異なってくることを上司は知っておかなければなりません。平均値だけを見ていても、裏に隠れた情報は見通せないからです。上司はそこをしっかりと確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがあります。 著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司(マネジャー)次第だ」と指摘します。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねません。<目次>序章 こんな職場が危ない第1章 視点の範囲を押さえる第2章 結果のインパクトを捉える第3章 目的に合った答えを出す第4章 サンプル数の違いを認識第5章 データの範囲を認識第6章 データのカテゴリーや定義を認識第7章 外れ値の処理第8章 比較のベース第9章 判断・評価の基準第10章 指標に潜む罠第11章 結果や結論の表現第12章 統計的な確からしさの必要性第13章 結論の表現の明確さ

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