目次
第1章 これからの時代に求められるデータ「活用」リテラシー ～なぜ分析方法ではなく活用力が必要なのか～
機械がやる仕事、人がやる仕事
機械の方が圧倒的に得意な仕事が既に世の中にある中で
重要なのは、これからの自分に必要なスキルを見極めること
価値あるアウトプットを導き出すために
統計を学んでも統計を「使える」ようにはならない
価値あるスキルとは
身に着けるべきスキルは何か、再度確認する
「まずデータを見る」をやめる ～データの中に答えなんかない～
「データを活用できない」人に共通する課題・問題点
これからの時代に本当に必要な知識とは
本書がお伝えすること
第2章 本当に正しい問題を正しいデータで解いていますか？ ～目的思考力：目的や問題とデータを結びつける力～
データ活用のすべてを台無しにする最大の原因はこの二つにあり！
主原因１：解くべき問題が明確でない（Are you slovingu the right problem?）
最初に行う必要があるのは「目的や問題を定義する」こと
ポイント１：使っている言葉は具体的で明確ですか？
ポイント２：「問題」「要因」「方策」を切り分けていますか？
「問題定義」の事例紹介
主要因２：定義した問題と使うデータが一致していない（Are you using the right data?）
事例で考える「指標の不一致」問題：脇町高等学校での例
事例で考える「指標の不一致」問題：横浜国立大学での例
ビジネスの現場での事例
社外とのつながりに関する問題の例
社内に存在する問題の例
自治体や行政における問題の例
より良い目的・問題定義のために
第3章 「これが問題なんです」ってデータでどう言えば良いの？ ～現状把握・評価力：問題を表現する力～
結果と評価は違う
価値ある情報とは
評価と優先順位の関係
比較の視点の重要性
結論とデータは合っているか？
比較する際のチェックポイント
比較のテクニック
平均を使った、よくある分析パターン
推移や変化を見てみる
バラツキで考える
Column 「バラつき」の考え方について
尺度のまとめ
比較の事例紹介
人口問題を扱った例
顧客満足度を扱った例
労働時間・残業時間を扱った例
公営施設の利用状況の例
比較のまとめ
第4章 結果だけが言えればそれで良いの？ ～要因特定力：アクションにつなげる力～
最終ゴールは「アクション・判断」
「データ整理」で終わっていませんか？
方策は要因に対して行わないと意味がない、を意識していますか？
要因をデータで特定するための考え方とテクニック
要因候補の挙げ方と指標の特定の仕方
問題と要因、その関係性の有無の確認方法
Column Excelの関数を使って相関係数を求める
散布図と相関係数を用いた分析事例
知っておきたい注意事項
それが直接的なつながりなのか、間接的なものなのか
要因は一つとは限らず、複数、複雑かもしれない
直線的ではない関係性も存在する
相関関係は因果関係を示さない
第5章 世の中「方策君」ばかり ～全体構成力：ストーリー（論理）を組み立てる力～
増殖しがちな「方策君」とは
問題解決のプロセスを再確認する
問題解決のプロセスで誰もがやってしまいがちなこと
「要因」特定の有無で差が出る結果、有効性
方策君に陥るメカニズム ～「考える」の二つの意味～
プロセスを忘れがち
評価の基準が曖昧？
あなたの「考える」はどちら？
「なぜ（要因）」の追求を癖にしよう
「要因」の構造は単純とは限らない
どこまで「なぜ？」を繰り返せば良いのか
ワークショップ問題にチャレンジ！
第6章 情報サマリー力で「すなわち‥‥‥」を言えるようにする ～情報集約力：情報から結論を導く力～
結果と結論は違う ～「すなわち」が言えていますか？～
「結果」と「結論」の違い：目的を理解していない例
「結果」と「結論」の違い：データの捉え方が単純すぎる例
グラフを有効に用いて結論を出した例
結論を導くときに気をつけたいこと
データで説明できる範囲に留まっているか
認知バイアス（思い込み）
正解は、やはり一つではない
第7章 「データで問題解決できる」という幻想 ～視野拡大力：データからさらに視野を広げる力～
「データの中に答えがあるわけではない」を認識する
データを扱うスキルを身に着けるために克服すべきこと
最適解に至るための論理的な考え方とは
分析の範囲や使うべきデータを適切に論理的に検討したプロセス
視野を広げることが分析の幅を広げる
論理思考で問題を構造化する
「見えていない」ものを「見える化」するためのテクニック
ペアコンセプト
自己否定
今とこれからの時代に必要な「生き残る力」とは
第8章 個人と組織のデータ活用力を高めるために ～実現力：リテラシーを実現する力～
データに取り組む「環境」について考えたことがありますか？
うまくいっている個人や組織は何が違うのか
共通項１：先生や部門長、チームリーダーなどのリーダーシップ、コミットメントが確立している
共通項２：目的が明確になっている
共通項３：「考える」ことと「作業する」ことの違いと価値が理解されている
共通項４：出てきたアウトプットを適切に評価できる人がいる
データ活用リテラシーの高い人になるために
