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データ分析の基本と業務

自分の仕事で使うデータ分析といっても、平均や加重平均、あとはせいぜい
散布図でプロットを打って、相関分析や回帰分析(最小二乗法)する程度しか
しないので、この本に書かれている他の基本的なデータ分析の手法と活用例
は参考になった。

数学で習った相乗平均こと幾何平均は時系列のデータを使って成長率を計
算で使うことや、聞きなれない調和平均は交流回路の抵抗値の計算で既に
知っているという話とそれだけでなく仕事の生産性の分析をする際に役に立
つことなど、分析の活用例が載っていることがよかった。

あとは、大学で習ったはずだがさっぱり忘れている、主成分分析もEXCEL
の機能であるソルバーを使えば、複数の属性、例えば学校の科目の英語、
国語、数学、理科、社会といった点数から、生徒の得意な傾向が、英語、
国語、社会という文系科目が得意な生徒と、数学、理科といった理系科目
が得意な生徒が出てきて、主成分に文系科目、理系科目とあぶりだせる
ことができ、これがマーケティングでの傾向分析に役立てることができる
などがわかった。

あと、データマイニングの手法として、同時に起こる可能性の高い現象の
組み合わせを見つけるアソシエーション・ルールでは、マーケティングの
世界でよく言われるビールの売れ行きからいっしょに紙おむつが買われて
いるというのを見つけることができたり、次の行動を予測するシーケンスと
いう手法では、顧客の年齢や性別によって次に買うものを推測できるので、
メールマガジンで商品を紹介するといったことができるという。

他にもいろいろと紹介されていたが、私ぐらいのデータ分析しか仕事で使っ
ていない人が読むにはちょうどいい本だった。


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