問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術 高校生・大学生・ビジネスパーソンのためのサバイバルスキル

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

作って理解するOS x86系コンピュータを動かす理論と実装

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