統計学・データ分析の初心者でも「数字に強くなる」プロ推薦の必読本

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「みんなでつくる仕事図鑑」JobPicksは、さまざまな職業のロールモデルが投稿してくれたリアルな経験談を多数掲載している。本連載では、その投稿内容を参考に、就職やキャリアの悩みを解消するヒントを探っていく。今回は、さまざまなビジネスシーンで求められるようになった「統計・分析」の基礎が学べる本紹介だ。


目次

  • 統計・データの“読み書き”は、もはや一般教養
  • 課題発見、分析設計に役立つ4冊
  • 分析プロジェクトの進行、実践に役立つ4冊

統計・データの“読み書き”は、もはや一般教養


「私、数字の計算が苦手で」「Excelが使いこなせなくて」。


近年のビジネスでは、こんな逃げ口上が通用しないほど、統計やデータ分析に関する基礎教養が求められる。


経営や営業、マーケティングなどの戦略立案や、サービスグロースに向けた現状分析、チームを動かすKPI(重要業績評価指標)設計など。データの“読み書き”力が問われるシーンは多岐にわたる。


機械学習を用いた統計解析ソフトが汎用化し、誰でも分析業務ができるようになったとはいえ、データスキルが低いままではツールを使いこなすのもおぼつかない。


では、数字や分析業務に苦手意識のある人は、どこから手を付ければいいのだろう。


統計学の世界的権威である英ケンブリッジ大学のデビッド・シュピーゲルホルターさんは、下の記事で「PPDAC」サイクルの重要性を謳っている。

統計学の権威が語る、「データスキル」の学び方

回帰分析、確率分布、標準偏差、ベイズ統計学(新しいデータを取り込みながら推定・推計の精度を高める学問)など......。データ分析の方法論はたくさんあるが、上図を参考にするなら


  • いきなり「Data」「Analysis」の手段を学ぶより

  • 2つのP(ProblemとPlan)を見いだす部分から入門する


のが良いと言えそうだ。


そこで今回は、データアナリストやデータサイエンティストなど、分析業務を生業とするロールモデルが「未経験者におすすめしている書籍」を紹介していこう(注:ロールモデルの所属・肩書は、全て本人が投稿した時点の情報)。


課題発見、分析設計に役立つ4冊

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