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吉本佳生

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データ分析ってこうやるんだ！実況講義 Kindle版

吉本佳生 (著) 形式: Kindle版

3.2 10個の評価

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統計学がわからなくても大丈夫！
安価に大量のデータにアクセスできるビッグデータ時代を味方につけ、文系ビジネスパーソンがビジネスで使えるデータの整理・分析プロセスを全公開。身近な事例を使ってビジネスヒントを掘り起こす手法を伝授します！

本の長さ

19ページ
言語

日本語
出版社

ダイヤモンド社
発売日

2013/10/3
ファイルサイズ

39519 KB
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商品の説明

著者について

吉本佳生
吉本佳生(よしもと・よしお)

エコノミスト・著述家。1963年三重県紀北町(旧・紀伊長島町)生まれ。名古屋市立大学経済学部卒業、住友銀行勤務を経て、名古屋市立大学大学院経済学研究科博士後期課程単位取得退学。広島市立大学国際学部専任講師、南山大学経済学部助教授(准教授)などを経て、2012年から関西大学会計専門職大学院特任教授。専門分野は、生活経済、国際金融、金融経済(ファイナンス)。
著書に、『金融工学の悪魔』(日本評論社)、『金融広告を読め』(光文社新書)、『スタバではグランデを買え! 』『金融商品にだまされるな! 』『クルマは家電量販店で買え! 』(以上、ダイヤモンド社)、『無料ビジネスの時代』(ちくま新書)、『数字のカラクリを見抜け! 』『「世界金融危機」のカラクリ』(以上、PHPビジネス新書)、『確率・統計でわかる「金融リスク」のからくり』(講談社ブルーバックス)、『日本経済の奇妙な常識』『日本の景気は賃金が決める』(以上、講談社現代新書)、『これから誰に売れば儲かるのか』(幻冬舎)などがある。主に2009年に放送されたNHKの経済学教育番組『出社が楽しい経済学』の監修・出演者。

登録情報

ASIN ‏ : ‎ B00FJQNY08
出版社 ‏ : ‎ ダイヤモンド社; 第1版 (2013/10/3)
発売日 ‏ : ‎ 2013/10/3
言語 ‏ : ‎ 日本語
ファイルサイズ ‏ : ‎ 39519 KB
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本の長さ ‏ : ‎ 19ページ

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吉本佳生

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1963年、三重県紀北町（旧紀伊長島町）生まれ。エコノミスト。名古屋市立大学経済学部経済学科卒業、住友銀行勤務、名古屋市立大学大学院経済学研究科博士後期課程単位取得退学、広島市立大学国際学部専任講師、南山大学経済学部准教授、関西大学会計専門職大学院特任教授を経て、現在はフリーランスの著述家。専門分野は生活経済、マクロ経済、日本経済、金融経済、国際金融。ＮＨＫ教育・総合テレビで２１回（再放送をふくめると５０回以上）放送された、経済学教育番組「出社が楽しい経済学」の出演・監修者。『金融工学の悪魔』（日本評論社）、『金融広告を読め』（光文社新書）、『スタバではグランデを買え！』（ダイヤモンド社）、『出社が楽しい経済学』（ＮＨＫ出版）、『数字のカラクリを見抜け！』（ＰＨＰビジネス新書）、『確率・統計でわかる「金融リスク」のからくり』『暗号が通貨になる「ビットコイン」のからくり』（以上、講談社ブルーバックス）、『日本の景気は賃金が決める』（講談社現代新書）、『スマホは人気で買うな！』（日経プレミアムシリーズ）、『ニュースと円相場で学ぶ経済学』（日経ビジネス人文庫）など著書多数。

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空と海の青
データ解釈の事例は多いが、、
2022年4月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
著者の分析方法というか、解釈の事例がつらつらと続く構成。何らかのデータ分析技術やデータ基礎知識を得たい実務者は、あまり学ぶものがないように思う

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レポート
一学徒
実用的な統計の読み方。とにかく場数を踏むことが大切
2013年11月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計に強くなるには、とにかくたくさんの統計を読んでみること。
試行錯誤による経験値アップが大切。
技巧的な計算や検定手法なんていらないよ。

だいたいそんなことを分析事例を通じて教えてくれる本。

新入社員が分析のイメージを持つにはいい本だと思います。
最初から検定や推定の理屈に嵌ってしまうリスクを避けられます。

他方、ふつうのビジネスパーソンであれば、本書レベルの分析は
日常業務としてすでにこなしているでしょうが、その経験をざっと
復習してみるための本としても有益だと思います。

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11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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レポート
koku
ジニ係数について
2014年3月1日に日本でレビュー済み
本書の「はじめに」の部分では、ビッグデータという単語が何度も出てきますが、ビッグデータの分析は、そう簡単にできるものではないので、まずは、通常のデータ分析の講義です。
統計データの読み方やグラフの作り方など、実践的な話が具体的に紹介されており、参考になります。

ところで、なぜか、著者は「ジニ係数」が嫌いだそうです。
いくつか、ジニ係数の「奇妙な」例が載っているのですが、もしかすると、著者は誤解しているのかもしれませんので、コメントしておきます。
1. 図表98では、低所得地区Qのジニ係数と、高所得地区Rのジニ係数が同じでも、QとRを合わせた地区のジニ係数は異なることがあり得る、としていますが、地区間に所得格差があるわけですから、違っても不思議ではありません。
2. 図表99は、所得に関する年齢別ジニ係数ですが、「危険すぎて使えないデータ」だとされています。しかし、1999年と2004年の値を1段ずらして見ると、殆どの世代で、ジニ係数は拡大しています。唯一60〜64歳の層が、年金をもらい始めて係数が縮小したように、思われます。
3. 図表102では、1989年から2009年にかけて、住宅・宅地資産のジニ係数は低下した一方、年間収入のジニ係数は上昇しているため、ジニ係数は経済格差の分析の役に立たない、としています。しかし、これは、バブル崩壊後の不動産価格の急激な下落により、住宅・宅地資産の格差（だけ）は縮小したと、解釈できそうです。
4. 図表103には、ジニ係数の長所と短所が挙げられています。それ自体は妥当だと思いますが、短所の多くは、著者が第6講の分散投資の分析に用いている、標準偏差や相関係数にも、当てはまると思われます。

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レポート
銀杏太郎
使えない。
2013年12月8日に日本でレビュー済み
「データ分析ってこうやるんだ！」というタイトルだが、
書いてあることといえば、著者が各種の統計を見て、たまたま気がついた事柄をメモしたような場当たり的な内容ばかりであり、汎用性のある分析手法が体系立てて書かれている訳ではなく、当たり前のことや当該データでしか使えないことしか載っていない。

また、P13に「ビッグデータの威力を活かしたやり方でデータの読解力を高めたい人のための本」と書いているが、
使用しているデータは、ほとんど総務省統計局「家計調査」「消費者物価統計」などの官庁統計である。
個票データの分析手法には全く触れられておらず、大半はサンプルデータを集計して既に要約された後の数値結果について述べられているだけで、「ビッグデータ」の分析とは程遠い内容になっている。

この書籍の内容は全般的に酷いのだが、特に偏見に満ちた内容なのは、世帯の所得の不平等度を示す「ジニ係数」の章である。
この著者は、「全世帯のジニ係数の数値が、世帯を有業人員別にみた時の各ジニ係数の数値より上回る」ことをもって、ジニ係数は使えない指標であると主張している。
しかし、全世帯のジニ係数は、有業人員が一人もいない世帯も複数人いる世帯も含み、世帯の所得格差が大幅に拡大するので、有業人員がゼロの世帯、１人の世帯など、有業人員別に分けた時のジニ係数よりも高まることはなんら不思議なことではない。

あと、「分散投資」「相関係数」に対する偏見も著しい。
TOPIXと各業種の株価指数は最近高い正の相関があるので、「分散対象の業種を増やすことによるリスク抑制効果を期待できなくなった（P194）」と書いてある。
しかし、正の相関があっても、完全に同じ動きをしなければ、複数の銘柄を組み入れることで、リスク（ボラティリティ、標準偏差）は、個々の組入れ証券をその構成比で加重したものよりも低下させることができる。
相関係数が最近はプラスであるからといって、分散投資は無意味であるというような主張は偏見としか言いようがない。

この著書の内容は、データ分析に関する一般的かつ実用的な“手法”についてほとんど記載がなく、
この著者の主張は偏見に満ちており、無理に難癖をつけている印象である。

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Yasunari
理解するのに努力が要る分析指南書
2014年1月5日に日本でレビュー済み
読後、アマゾンの星評価があまり高くないのを見て、やっぱりかと思いました。
読み物としては読みやすいものではありません。なんども途中で休憩、数日間放っておきました。

せっかく購入したのでじっくり読んでいくと、
事実とデータを丁寧に見る事が大事ということ、
グラフを見るとデータを見誤る危険性が高いということ、が重要と理解しました。

表を使ったデータ分析（示唆や現実を理解すること）の方法や、円を用いた表の作り方も勉強になりました。
本のタイトルににもありますが「実況中継」を実際にセミナー等で行っていただいたら、
著書の分析の考え方がより伝わるのではと考えます。

300ページ弱の中には収まらない内容だった、というのが感想です。

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2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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オネスト
読むだけ時間の無駄。流行に乗っただけの内容の薄い本。
2014年2月24日に日本でレビュー済み
　ビッグデータと統計学のブームに乗って書かれた内容の薄い本である。
　はじめにで、統計学を勉強できない文系（数学苦手）の人間は、とにかく場数で分析リテラシーを鍛えればよい。そういうアプローチもある、と書いてあり、「さて、どんな展開がされるのか」と期待して読み進めたが、あまりの内容の薄さに閉口した。
　おおむね他の方のレビューの通り本書は残念ながら良い点は見つからず、欠点ばかりです。主なものとして、
　　１．思いついたままに何の脈絡もなく事例と独自の自分勝手な解釈が展開されるだけで、何をどう学べばいいのか理解できない。例えば、「比較してみる」とか「差を調べる」みたいに、方法論・アプローチ別に整理されているのであればまだましだが、やみくもに羅列されるだけで、読んでもまったく身につかない。
　　２．著者の勝手な解釈や他人の結果へのあら捜しと思える批判が、読んでいて不快である。
　　３．書いてある内容は特に特殊なスキルでもなく、ふつうにビジネスで数字を読める社会人であればあえて本書を読んでまで得られるものはない。つまり内容が薄い。
といったところだろう。ジニ係数に関する批評も、「まとめすぎた数字なので使いづらい」というのが根拠であるが、平均値にしろ中央値にしろ、代表値は何らかの情報を犠牲にしてもあえて情報を集約することに意味があるのであって、まとめすぎたから使えないとの批判は、的外れである。
　全体を通じて、大して実力もない人間が偉そうに他人を批判をしているのを聞くと腹立たしくなるが、それと同じ感覚を抱いた。

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5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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レポート
BBL
データ分析についての基礎を学ぶ本ではありません。
2015年7月15日に日本でレビュー済み
主に官公庁の統計データをサンプルに分析手法で陥りやすい例などを解説しています。
母集団の意図的な編集に関する例や、家電製品の価格維持とその製品の機能における関連性を解説した箇所などは、なる程と思わせられますが、分析手法そのもののノウハウや体系立てた指南は特に無く、すでに分析されたデータに対する批評が主な内容となっているため、データ分析の基礎から学びたい方や、より良い分析手法を身に付けステップアップを目指して居いる方にはお薦めできません。
この本はすでにデータ分析の実務に就いており、一定のスキルを持った方が、こういうデータはこういう見方もあるとか、こういう所に注意するべきといったように、さらに知識の幅広げたい方向けのものだと思います。

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NA
得るものがなく読んでいてイライラする
2013年11月17日に日本でレビュー済み
データ分析と表題しているのに、データ分析のHow toもなく、ただ統計データの説明をしているだけです。
論理もない説明の羅列であり、新入社員がデータ分析しました！と持ってきたレベルの話が永遠続けられており、読んでいて辛いものがあります。
第1講におけるデータ批判の時点で、実務の視点がない無理やりな批判であり、首を傾げざるを得ません。
少しでもデータ分析の視点や、考え方のプロセスがあれば第2講以降の無駄な説明も、意味を成したのではないでしょうか。

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