出版社内容情報
経営指標（KPI）達成のためのデータ分析スキルを身につける！
多くのデータが溢れる現代社会において、企業の正しい意思決定を支えるのがデータ分析スキルです。本書では、データ分析スキルをビジネス上の課題（KPI）を処方的に解決する能力であると定義し、多くのユースケースを交えて解説します。データ分析のための思考法を学ぶことでKPI達成に役立つデータを理解し、AIを効果的に使用できるようになります。DX（デジタルトランスフォーメーション）化が重要視される昨今で、企業を手助けする1冊です。
目次
１章 分析的思考とＡＩドリブン企業
２章 分析的思考入門
３章 ビジネス上の良い問いの立て方
４章 アクション、レバー、意思決定
５章 アクションから帰結まで：単純化の方法
６章 不確実性
７章 最適化
８章 まとめ
付録Ａ 機械学習の初歩についての簡単な説明
著者等紹介
ヴォーン，ダニエル［ヴォーン，ダニエル］ ［Ｖａｕｇｈａｎ，Ｄａｎｉｅｌ］
現在、Ａｉｒｂｎｂのラテンアメリカ地区におけるデータサイエンス部門長を務める。以前は、テレフォニカ・メキシコのＣＤＯ（最高データ責任者）兼データサイエンス本部長を務めていた。当時は、ＣＤＯとして同社のビッグデータ戦略を企画、管掌し、データレイクの実装、最適化などの技術的な決定から、バリューベースインジェスチョンやすべての関連データソースのガバナンスなどの戦略の立案、遂行までを担当。また、データサイエンス本部長として、メキシコ向けのあらゆる予測的、処方箋的ソリューションを開発するデータサイエンティストとエンジニアのチームを指揮していた。当時の重要な職務の１つは、ビジネスステークホルダーたちの委員会の求めに応じて、ビジネス問題をＡＩとデータサイエンスで解決できる問題に書き換えることだった。テレフォニカ・メキシコの前は、バノルテ銀行のデータサイエンティスト、メキシコ銀行の経済研究員を務めていた。ビジネス問題を処方箋的ソリューションに書き換えるための新しい方法やデータドリブンカルチャーへの移行を加速させる戦略を考えることに情熱を注いでいる。ニューヨーク大学（ＮＹＵ）で経済学博士号を取得し、ＮＹＵ（アメリカとＵＡＥ）、コロンビアのロス・アンデス大学とＩＣＥＳＩ大学、メキシコのＣＩＤＥとモンテレイ工科大学で、技術系、非技術系の講義を担当した経験もある。メキシコシティのＥＧＡＤＥビジネススクールでは、ＭＢＡの取得を目指す院生たちを定期的に教えている
西内啓［ニシウチヒロム］
東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、２０１４年１１月より株式会社データビークルを創業。自身のノウハウを活かした拡張アナリティクスツール「ｄａｔａＤｉｖｅｒ」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。日本プロサッカーリーグ（Ｊリーグ）アドバイザー。２０２０年には内閣府ＥＢＰＭアドバイザリーボードのメンバーも務めた
長尾高弘［ナガオタカヒロ］
１９６０年生まれ、東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長、技術翻訳者（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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ひろし
