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「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!

データサイエンティストはどのように考えるのか？

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

ベンチャービジネス売却の最適タイミングはいつか。車をどの駐車スペースに停めるべきか。

Most organizations view data monetization—converting data into money—too narrowly: as merely selling data sets. But data monetization is a core business activity for both commercial and noncommercial organizations, and, within organizations, it’s critical to have wide-ranging support for this pursuit. In Data Is Everybody’s Business, the authors offer a clear and engaging way for people across the entire organization to understand data monetization and make it happen.

■外資系コンサルティングファーム×大手広告代理店ハイブリッドキャリアが教える答えなき時代の仮説と成果のつくり方。

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？

文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

なぜ、あなたの会社のDXはうまくいかないのか? シリコンバレーに学ぶDX戦略の最先端。自社のDXを成功させたい経営者とリーダー必読の一冊!

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

■「行動経済学」「統計学」「情報学」の3つの研究分野からアプローチ。合計60の認知バイアスを解説します。

現在、米国を中心に世界では「イノベーションの経済学・経営学」に関する研究が盛んである。起業家はいかにしてどこから生まれるのか、なぜ起業家は特定の地域に集積するのか、科学技術はベンチャー企業の

「考える前に数えろ！　議論する前に数えろ！」ソフトバンク元社長室長の著者が、孫正義社長のもとで身につけたのは「問題を数値化して高速で解決する技術」。

This Pulitzer Prize-winning history of World War II chronicles the dramatic rise and fall of the Japanese empire, from the invasion of Manchuria and China to the atomic bombing of Hiroshima and Nagasaki. Told from the Japanese perspective, The Rising Sun is, in the author’s words, "a factual saga of people caught up in the flood of the most overwhelming war of mankind, told as it happened - muddled, ennobling, disgraceful, frustrating, full of paradox."

戦略論とDX（デジタルトランスフォーメーション）が「なんとなく」のつながりしか持たずにいるこの状況を見過ごしてよいのか。この問題意識の下、戦略論とDXを密に結合させるべく、経営理論や

実例をベースに、リスクの取り方の原則を提示 ビジネスや投資で避けて通れない「リスク」。その本質や正しいマネジメント法について、経済学者アリソン・シュレーガーが社会の現場で探

これからは文系ビジネスパーソンにも、数学的スキルが不可欠だ。といっても、数式の勉強が必要なのではない。大事なのはコミュニケーション、物事を数字で把握し、論理的に伝えられるようになろう。

仕事の速さ・出来栄えを決めるのは何か？　それは「分析力ではなく、仮説である」と著者は説く。

バランス思考とは、「変化が大きな社会やビジネスの現場で、異なる考えや対立している意見がある中で、それらに対応し、課題や問題を解決し、合意点を見出していくための新しい思考法」のこと。

仕事ができる人は、みな「数学的」だった！生産性・評価・信頼、すべてが爆上がり！

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IT業界では、2011年～12年は「クラウド化」、12～13年はそれに加えて「ビッグデータ」がテーマだという。「ビッグデータ」とは何なのか。どう使うのか。

　スマートフォンやSNSの普及に伴い、そこから集まる口コミや購入・行動履歴などの情報が急増している。サーバーの能力向上によって、その膨大なデータを保存し、分析することが可能になった。今この「ビッグデータ」によって、マーケティング、製品開発、防災などが変わりつつある。これまで、IT投資はコスト削減に使われることが多かったが、ビッグデータは売上高を伸ばすために活用できる。多くの企業が注目する理由も、そこにある。

　では、先進企業はどのように活用しているのか。本書では、小売り、外食などの実例を見ながら、導入する企業側の目線でビッグデータを考える。

近年、政治の世界ではデータやファクトにもとづいた政策形成の流れができており、「EBPM（Evidence Based Policy Making）」と呼ばれている。

基本的な問題解決力をつけるための最短ルートは、日々の訓練にあり！
判断力がすぐに養える50のケース問題から練習を積み、現場での実践に活かしましょう。


仕事やプライベートで直面する問題を簡単に解決できるような「問題解決力」をつけたい・・・
そう思うビジネスパーソンの方は多いでしょう。

そう、特にビジネスの現場には問題が沢山あります。
小さな問題から、大きな問題まで、様々な問題が絶えず発生します。
言い換えると、ビジネスとは、問題解決の積み重ねと言っても過言ではありません。

このように、問題解決はビジネスシーンに欠かせないスキルですが、
実際に問題に直面したときに、解決の経験がなければ、判断の根拠も持ち合わせていないため、
一か八かの直感的な判断を迫られてしまいます。
さらに、判断経験がなければ、自信を持って決断をすることもなかなか出来ず、
意思決定の遅れにも繋がってしまうかもしれません。

そのような事態を避けるために必要なのが、「日々のトレーニング」です。

本オーディオブックでは、具体的なケース事例を50収録。
それぞれのケースを通して問題解決の手順を知ることで、問題解決に必要な一連の流れを知ることが可能です。