ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!

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PDF提供元：東洋経済新報社
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「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

データサイエンティストはどのように考えるのか？

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

現在、米国を中心に世界では「イノベーションの経済学・経営学」に関する研究が盛んである。起業家はいかにしてどこから生まれるのか、なぜ起業家は特定の地域に集積するのか、科学技術はベンチャー企業の

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PDF提供元：株式会社オトバンク
「売るための戦略・方法」が1週間で身につく本書。身の回りのものから基礎、応用、実践まで学べる、マーケティングに関わる人にとっては必須の知識が満載です。


世の中には、数多くのマーケティングに関する本があります。
その中でも本書は、マーケティングの立場で「分析する」という視点を身に付
け、私たちのすぐそばにある小さな事例から仕事に活かせるヒントを得よう、と
いう切り口の本です。
ふだんはあまり気付かない・気にしていない出来事やモノの中に、「今よりもっ
と売るため」の工夫や知恵がたくさん隠されているのです。
皆さんの興味を引く事例から、マーケティングを考えてみましょう。

マーケティングの基礎から応用、さらに実践までが学べる一冊です。

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？

文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．

■外資系コンサルティングファーム×大手広告代理店ハイブリッドキャリアが教える答えなき時代の仮説と成果のつくり方。

AIで何ができるか?私たちの仕事はどう変わるのか?気鋭の著者が教えるAIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」。

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

2015年6月8日(現地時間)、Apple社はWWDC2015の基調講演でヘルスケア・ウェアラブル分野で大きな発表を行った。これを受けて、産業技術総合研究所(略称:産総研)の鎮西清行氏がと株式会社メディシンクの八村大輔氏の対談を収録したもです。Apple社から既にリリースされているResearch Kit やHealthKitも含め今回発表されたiOS9等は、今後わが国においても発展が見込まれる「IoT(モノのインターネット)とヘルスソフトウェ ア」や、それらを基にしたサービスに大きな影響があると思われます。そこで「IoTとヘルスソフトウェア」の今後の展望について、法律(薬機法)及びヘルスソフトウェアガイドラインに触れながら、一般の方にも分かりやすくお話して頂きました。

なぜ、エリートですらバブルと暴落に踊らされてしまうのか?

イノベーションを横取りする企業、
取り逃す企業、連続して起こす企業、
どこが違うのか？

世の中に存在しなかった画期的な発明やサービスを生み出すことは、企業におけるイ

高校までのごくわずかな数学で、ＭＢＡで学ぶ95％以上をカバー！

グチャグチャの頭を一瞬で整理され「読む」「書く」「話す」が一気にロジカルに!スタディサプリ・Z会東大進学教室で絶大な人気を誇る生徒数No1の現代文・小論文講師が

まず必要なのは……「思考の技術」ではなく、「行動の技術」だった！　論理思考やフレームワークを学んでも、仕事がうまくいかないのはなぜ？　劇的に成果が上がる、本当に使える

昨今話題の「DX」（デジタルトランスフォーメーション）。しかし、「具体的に何をやったらいいのかわからない」「IT化と何が違うの？」と、いまだ十分に理解できていない人が多いのが現実だ。

『地頭力を鍛える』著者による思考法本の第２弾！　「アナロジー」思考を駆使できれば、遠くの世界のアイデアを「借りて」「組み合わせる」ことで斬新なアイデアを生み出せる。

 ■あらゆる問題は、「仕分け」するだけで９割解決できる 「やるべきことが多すぎて、何から手をつけたらいいのかがわからない」 「選択肢を絞れなくて、何を残して、何を捨てればいいのか迷う」 「つい考えすぎてしまって、なかなか行動に移せない」 「一生懸命やっているのに、結果につながらない……」 「アイデアが煮詰まってしまって、出てこない」 こうなってしまうと、 正しい判断ができなかったり、 行動することができないものです。 これらの悩みには、 1つの共通点があります。 それは、「頭の中がごちゃごちゃ」です。 頭の中がごちゃごちゃで整理されていないから、 このような悩みが湧き出るわけです。 問題をいかにシンプルにして、 正しい決断や行動につなげていけばいいのか？

優れたアルゴリズム、大量のデータ、高速なコンピュータ。３つの要素がそろい新たなＡＩ時代が到来した。企業の現場でもＡＩの実用事例が増えている。だが、ＡＩをめぐる誤解も多々ありそうだ。機械学習に適したデータか？　問題解決の手段はＡＩ以外でも十分ではないか？　人や組織とＡＩが融合し最適化できるか？　またＡＩビジネスにかかわる法的リスクとは…。基本をおさえてビジネスに効くＡＩに触れてみよう。

本書は『週刊東洋経済』２０１７年７月８日号掲載の２６ページ分を電子化したものです。

一橋ビジネススクールの「エグゼクティブMBAコース」で教える問題解決の定石から新時代での応用までが、この１冊で学べる

今後１０～２０年で人工知能（ＡＩ）やロボットに代替される可能性が高い職業に就いている人は、米国で４７％に上る。日本でも、ほぼ同程度との調査が発表された。テクノロジーの進化はどこまで人間の仕事を奪うのか。もはやＳＦではない技術革新の驚異的なスピード。その現実を紹介しつつ、あわせて誰もが大きな変化に直面する近未来へ向けたポイントを探る。

本誌は『週刊東洋経済』2016年2月20日号掲載の15ページ分を電子化したものです。

これからは文系ビジネスパーソンにも、数学的スキルが不可欠だ。といっても、数式の勉強が必要なのではない。大事なのはコミュニケーション、物事を数字で把握し、論理的に伝えられるようになろう。