最強の道具の使い方：統計学が最強の学問である

このエントリで紹介した「その数学が戦略を決める」を読んで、統計の威力に感心した人が、ビジネスでもそれを活用してみよう……。 と思った時に読むのに最適な入門書。統計学はビジネスに役立つことは間違いないのだが、ITベンダの口車に乗って大きな投資をする前に、本書を読めば、より有効的な活用が可能になる。

【目次】
第1章 なぜ統計学が最強の学問なのか?

統計リテラシーのない者がカモられる時代がやってきた
統計学は最善最速の正解を出す
すべての学問は統計学のもとに
ITと統計学の素晴らしき結婚

第2章 サンプリングが情報コストを激減させる

統計家が見たビッグデータ狂想曲
部分が全体に勝る時
1%の精度に数千万円をかけるべきか?

第3章 誤差と因果関係が統計学のキモである

ナイチンゲール的統計の限界
世間にあふれる因果関係を考えない統計解析
「60億円儲かる裏ワザ」のレポート
p値5%以下を目指せ!
そもそも、どんなデータを解析すべきか?
「因果関係の向き」という大問題

第4章 「ランダム化」という最強の武器

ミルクが先か、紅茶が先か
ランダム化比較実験が社会科学を可能にした
「ミシンを2台買ったら1割引き」で売上は上がるのか?
ランダム化の3つの限界

第5章 ランダム化ができなかったらどうするか?

疫学の進歩が証明したタバコのリスク
「平凡への回帰」を分析する回帰分析
天才フィッシャーのもう1つの偉業
統計学の理解が劇的に進む1枚の表
重回帰分析とロジスティック回帰
統計学者が極めた因果の推論

第6章 統計家たちの仁義なき戦い

社会調査法vs疫学・生物統計学
「IQ」を生み出した心理統計学
マーケティングの現場で生まれたデータマイニング
言葉を分析するテキストマイニング
「演繹」の計量経済学と「帰納」の統計学
ベイズ派と頻度論派の確率をめぐる対立

終 章 巨人の肩に立つ方法

「最善の答え」を探せ
エビデンスを探してみよう

本書の構成は、前半で統計学はどのように活用できるのか？を説明し、後半では「統計学」の中の微妙な違いについて説明している。 特に前半部分が面白く、今までに多かった統計学のアカデミックな入門書と異なり、どんな場面でどのように役に立つのか？という視点で、ビジネスを念頭に書かれているため、非常に読みやすい。 IT業界のバズワード”ビッグデータ”と統計学の関係は？”ビッグデータ”を活かしたビジネスをするためには、初期投資が必要になるのか？などといった最新のビジネス状況の中で気になる疑問が本書を読めば解決できる。 そして、本書の主張は、大掛かりな投資をする前に統計学の知識を使って、あたりを付けてみよう。というもの。もちろん、あたりを付けるための初歩の知識は本書で解説されている。 この姿勢がビジネスマンには非常に嬉しい。会社のメインストリームの部署でそれなりの地位に有る人ならともかく、多くの人はこのご時世お気軽に投資をする訳にはいかない。まずは自分で手を動かして当たりをつけた上で周囲を巻き込んでいかねばならない。そんな状況で使うには本書はぴったりなのだ。 後半の統計学の中における微妙な違いは、ビジネスへの活用とは直接関わらない（強いて言うなら、採用に関わるぐらい）のだが、それでも、読み物としてはわかりやすいし、面白い。 今売れているだけあって、全般的に納得の内容である。 ☆☆☆☆★（☆4つ半） 他のBlogの反応はこちら。 http://ushico.blog.so-net.ne.jp/2013-05-19 http://d.hatena.ne.jp/k-takahashi/20130510/1368198669 http://blog.livedoor.jp/moyuru_kudo/archives/52040667.html http://d.hatena.ne.jp/jtsutsui/20130427/1367069960 http://d.hatena.ne.jp/kinchan_medphys/20130520/1369057257 http://d.hatena.ne.jp/fujipon/20130207 ここまで私が書いたように、本書が重点を置いているのはビジネス。 統計学を使う分野のうち、アカデミック・ビジネスについては、本書である程度網羅できる。 そして残ったギャンブルの分野。個々にもちょっと触れてもらえるとより面白かったのかもしれない。