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Amazon.co.jp： カスタマーレビュー: その数学が戦略を決める (文春文庫)

変数 訳語 統計 本書 分析 直感 統計学 意思決定 専門家 統計的 回帰分析 偏差 凌駕 訳者 邦題 予測 無作為抽 仮説 事例 手法 解析 専門 実証 数式 医療 事象 絶対計算 データ 統計的手法 的手法 蓄積 標準 絶対 精度 標準偏差 膨大 経験 翻訳 決定 筆者 啓蒙書 活用 大量 直感的 分野 原題 数字 反論 診断 経済学 著者 判断 学的 山形 適用 推定 知識 未来 内容 政策 検証 技術 向上 行政 可能 評価 領域 価値 身近 理論 マイニング 人間 容量 重要 無作為抽出テスト 野球 技術的 方法 処理 統計分析 非常 様々 容易 基づく 説明 抵抗 データマイニング 消費者 コンピュータ ビジネス 医師 面白 有効 結論 成績 紹介 解説 情報 裁判 事実
詳しい 5%     賢い 5%     やすい 16%     少ない 10%     面白い 27%     おもしろい 5%     凄い 5%     欲しい 5%     正しい 6%     無い 6%     すごい 8%     導き出す 8%     挙げる 5%     学ぶ 8%     基づく 16%     生み出す 6%     示す 16%     扱う 10%     思いつく 5%     活かす 5%     用いる 10%     立てる 13%     そういった 8%     こうした 6%     あらゆる 6%     単に 5%     どの 16%     同時に 8%     実際 15%     きちんと 5%     改めて 6%     どうしても 6%     さらに 13%    

  • Total Integration
    • 0今流行のデータ ･マイニング サイトの話から始まったように感じた そして、サンプル調査の話に進みます何となく話が時代 が始まっていますものもありますこの 全体的に逆行しているものもありますこのような印象 がしますが、何となく集積された大量 のデータ を容易 に入手できるようにすることも これからの大きな 課題であると感じた 知識 はインターネット に転がっているのが面白 い 個人 的に面白 かったのはマッチングサイトの話現在 は、統計 学の手法 （回帰分析 を知ることは大切であり、利用 するだけで、何でも分かってしまうと言うのは、今流行のデータ ･マイニング 神話ですね 回帰分析 によるデータ ･マイニング のビジネス への応用とその効果 については、沢山の事例 が挙げられれば前提がどんなに馬鹿げていて、目を奪われがちですが、著者 は同時 に その限界についても語っていますここから次にサンプル調査の話が始まって、最後 に正規分布における標準 偏差 とベイズ理論 の簡単 な説明 と統計 的知識 の必要 性が述べられています 本書 に出てくる「絶対 計 算」なんて言う万能の統計 的手法 がある訳ではありませんちょっとミスリーディング な言葉 ですね膨大 なデータ がハンドリング可能 になっている現在 は、統計 学のベテラン 選手 、回帰分析 とベイズ理論 に出番が回ってきたと言う感じですかね 邦題 の「その数学が戦略を決める」というのもミスリーディング ですね原題 を思い切り意訳すると、「データ 分析 屋、数字 で考える ことが出来る人が賢い ！」みたいなものです これを読んで 統計 学の勉強をやり直そうと思いま した面白 い 本です 大型コンピュータ がビジネス で使用されだした30〜40年前にもこんな統計 学の啓蒙書 がありました当時はギャラップの世論調査が注目されていました時代 は巡っているような気がします

  • 0019   原題 を 思 い 切 り 意訳 すると 、 「 データ 分析 屋 、 数字 で 考 えることが 出来 る 人 が 賢 い ！ 」 みたいなものです
    • 001   原題 を 思 い 切 り 意訳 すると 、 「 データ 分析 屋 、 数字 で 考 えることが 出来 る 人 が 賢 い ！ 」 みたいなものです

  • 002   ワイン 、 野球 、 医療 、 行政 、 Amazon 、 犯罪捜査 、 映画 、 教育 、 銃 、 バスケットボール 、 出産

    • 002   現在 の 統計 分析 の 浸透 をもたらしたのは 、 テクノロジー の 進歩 、 特 に コンピュータ の ディスク 容量 の 大容量 化 である

      • 004   特 に 、 無作為抽 出 と 、 無作為割 り 付 け （ 最近 は 単 に ランダム 化 とすることが 多 い ） がごちゃごちゃになっているのは 頂 けない
        • 008   特 に 、 無作為抽 出 と 、 無作為割 り 付 け （ 最近 は 単 に ランダム 化 とすることが 多 い ） がごちゃごちゃになっているのは 頂 けない

      • 005   ( 文庫 ) 本書 で 言 うところの 絶対 計算 ってすごい よ
        • 005   さらに 、 絶対 計算 は 、 人間 による 評価 も 要素 として 取 り 入 れさえする

      • 005   今後 はさらに こうした 絶対 計算 」 結果 社会 すばらしさは 、 他 の 方 の レビュー にも 書 かれているので 、 私 は 本書 が 「 光 と 影 」 の 「 影 」 の 部分 にもきちんと 言及 していることをお 伝 えします
        • 005   今後 はさらに こうした 絶対 計算 が 、 社会 の 意思決定 において 重要 な 位置 を 占 めるであろうことを 、 本書 は 予言 してみせる

      • 005   最後 に 、 本書 を 「 大学 の 教養課程 」 などで 、 「 統計 （ 回帰分析 ） 」 学 んだにもかかわらず （ あるいは 学 んだがゆえに ） 、 「 統計 とは 無味乾燥 なものだ 」 という 印象 をもっている 全 ての 人 に 勧 めたい
        • 018   さらに それ 以前 の 問題 として 、 回帰分析 で 明 らかにしたい 問題 そのものに 本当 に 意味 があるのかと 言 うことは 、 すぐに 結果 に 目 が 行 ってしまうだけに 、 普通無視 されやすい ことが 問題 です

      • 005   また 、 山形 自身 は （ 氏 の ウェブ 頁上 で ） 本書 を 「 すこし 突 っ 込 みが 足 りない 」 と 評 しているが 、 本書 の 「 啓蒙書 」 としての 位置 づけから 、 もっともなことであろう

        • 005   なお 、 本書 では 、 これら 計算技術 が 現実 問題 への 解決策 として 適用 例 が 増 えている 要因 を 、 計算技術 の 革新 や 、 ＷＷＷ に 代表 される ネット 技術 の 浸透 によるものではなく 、 ＨＤＤ の 大容量 化 などを 中心 とした データ 蓄積 量 の 増加 と 低価格化 を 指摘 している 点 も 、 興味 深 い

          • 006   データ ベース 技術 と PC の 速度 が 向上 したことによって 、 想像以上 に 、 様々 な 分野 で 、 データ に 裏付 けられた 検定 ・ 評価 ・ 企画 が 進 んでいることに 、 まずは 驚 き 、 そしてこれ からの 世 の 中 に 少 しの 希望 というか 期待 を 持 てます
            • 010   実際 に 自分 の 生活 の 中 で 、 絶対 計算 を 使 いこなすのは 難 しいと 思 うが 、 データ ベース の 技術 、 ソフト ウェア の 技術 ある 程度 もっているものには 非常 に 魅力的 な 話 だと 思 う

          • 006   従来的 な 専門 家 の 反発 も 取 り 上 げ 、 それらに 反論 するだけではなく 、 従来的 な 直感 的 専門 知 との 共働 の 方向 を 模索 しています

            • 007   もっと ギモン なのは 、 著者 の 友人 は 何故 、 「 冬 の 降雨 」 「 育成期平均気温 」 「 収穫期降雨 」 という 三 つの 説明 変数 だけを 選 び 出 したのか ？ 著者 の 友人 が 、 土壌 の 質 （ 例 えば 窒素量 など ） や 摘 み 取 り 労働者 の 質 （ 例 えば 就労年数 など ） 説明 変数 に 選 ばなかったのは 何故 なのか ？ 著者 やその 友人 が ワイン 業界 や 医療 者 に 不満 があることは 良 くわかったが 、 建設的 な 提案 は 本書 にはあまり 盛 り 込 まれていないように 思 う

              • 007   例 えば 、 17 頁 にある 回帰式 は 、 「 ワイン の 質 ＝ 12.145 + 0.00117 × 冬 の 降雨 + 0.0614 × 育成期平均気温 - 0.00386 × 収穫期降雨 」 となっているが 、 8 頁 には 「 ワイン の 値段 を 方程式 で 予測 する 男 」 となっている

                • 008   ただ 、 訳者 の 背景 によるためだと 思 うが 、 医学系 の 訳語 で 気 になることがあった

                  • 009   近年 の 著 しい 計算機性能 の 向上 、 デジタル の 社会 経済 データ の 入手 が 容易 になったことを 背景 として 、 まだ 収穫 していない ブドウ から 作 る ワイン の 品質 の 予測 、 防犯装置 は 社会 全体 の 盗難車 を 減 らすのか 、 といった 多様 な 問題 で 、 絶対 計算 の 結果 は 専門 家 の 予測 よりも 高 い 的中率 を 示 しているそうです

                    • 009   この 結果 は 既存 の 専門 家 の 地位 を 著 しく 低下 させますが 、 モデル の 形 や 取 り 入 れる 変数 の 選択 、 前提条件 の 変化 の 有無 を 診断 することなどは 逆 に 人間 にしかできません

                      • 011   ただし 、 原題 は ネット で データ をとって 決定 したそうだが 、 邦題 は 編集者 の 直感 で 決 めたとの 記述 があるが 、 この タイトル ではちょっと・・・
                        • 055   邦題 は 本文中 の 訳者 注 にも 書 いているとおり 、 編集者 の 直感 で 決 めたらしい

                      • 013   「 絶対 計算 者 」 とか 珍妙 な 造語 らしきものが 多 く 、 高飛車 な 日本 語 なので 、 ちょっと 落胆 しました

                        • 015   ワイン の 評価 、 野球 選手 の 将来性 、 医師 の 診断 、 裁判 の 判決 などなど 様々 なものを 絶対 計算 により 予測 してしまおうというのが 本書
                          • 012   ワイン の 評価 、 野球 選手 の 将来性 、 医師 の 診断 、 裁判 の 判決 などなど 様々 なものを 絶対 計算 により 予測 してしまおうというのが 本書
                          • 015   そして 本書 の レビュー 群 も 見事 に 絶対 計算 の 中 に 組 み 込 まれていきます

                        • 015   主 な 統計 手法 は １ ． 回帰分析 ２ ． 無作為抽 出 を 用 います

                          • 016   しかし 、 コンピュータ ー の 情報 処理 能力 の 飛躍的発展 と 、 インターネット 社会 という データ の 巨大 な 海 と 出会 うことによって 、 統計 学 の 予測 能力 は 専門 家 をはるかにに 超 えてしまった

                            • 018   一方 古 くからの 薬 で （ たとえば アスピリン など ） もっと 有効 な 薬 があっても 、 誰 も 調査 のお 金 を 出 しませんから 調査 はなされず 、 evidence としてなかなか 認 められません
                              • 018   薬 がどの 程度有効 かという 調査 には コスト がかかります

                            • 018   これはまだ サンプル が 少 なく 、 絶対 計算 がまだ 及 ばない 分野 のようですが 、 これが 明確 になるとまた 面白 いのか 面白 くなくなるのか 興味 があるなぁ （ 笑 ）
                              • 018   つまり 、 「 絶対 計算 」 で 示 される 事実 は 「 絶対 重要 」 ではなかったりするのです

                            • 018   そういう 突 っ 込 みをしようと 読 んでいたら 、 さすが 山形 ！ 屁理屈 には 屁理屈 で 返 すと 言 う 無限 ループ があるのですが 、 文庫版訳者 付記 で 、 ちゃんと 突 っ 込 みを 入 れているではありませんか
                              • 018   決 して 、 「 うんこな 議論 」 にはなっておりませんので 、 文庫版 は 買 いでしょう

                            • 018   しかし 、 そもそも 回帰分析 をどの ように 設計 するかと 言 う 点 はやはり 人間 の 直感 的判断 が 重視 されます

                              • 018   ただ 、 データ の 計算 と 言 う 技術 を 持 ち 出 されると 、 それは 屁理屈 と 言 うより 強談判 と 言 うべきであって 確 かに 反論 は 一見難 しいものです

                                • 018   まあ 翻訳者 もその タイプ なのでいかにも 同類項 がそろいました

                                  • 019   ちなみに 邦題 はお 気楽 な 統計 手法 万歳論 を 想起 させまったくこの 本 にふさわしくないと 思 う
                                    • 044   ただ ビジネス マン が 手 にとるのにふさわしく 、 内容 を 表 してはいる

                                  • 019   統計 的手法 の 解説 でも ， 「 ２SD ルール （ 正規分布 なら 2 標準 偏差 内 に 95% 当 てはまる

                                    • 024   実際 に 、 アメリカ では 医療 、 政治 、 法律 など 、 さまざまな 分野 において 、 データ に 基 づく 意思決定 が 重要 な 役割 を 占 めることがあるそうです

                                      • 025   いくつかの 組合 せが 結構高 い 妥当性 を 見 せたとするならば 、 その 式 は 新 しい 事例 において 予測 に 使 えるに 違 いない … これが 本書 で Super Crunch と 呼 んでいる 手法 だ ( 「 絶対 計算 」 はちょっと 訳 として 酷 すぎる )
                                        • 025   膨大 な 事例 を データ として 投入 し 、 「 これとこれの 間 に 、 こういう 式 が 成 り 立 つとすると 、 係数 はいくつが 妥当 で 、 その 予測 はどれぐらい 妥当 なのか ? 」 を 教 えてくれるというものだ

                                      • 030   「 子供手当 て 」 「 地方分権 」 にしろ 「 脱原発 」 「 震災復興 」 にしろ 、 日本 の 政策 も 政治 家 や 役人 、 審議会 の メンバー が 思 いつきと イデオロギー をぶつけあって 適当 にそのときの 「 大人 の 事情 」 で 決 めるのではなく 、 本書 に 紹介 されているような 無作為抽 出 テスト による 政策 検証 の 試 みを オープン に 行 っていくようなやり 方 を 導入 できないものだろうか

                                        • 030   「 クラウド 時代 の 企業 戦略 」 なんて 叩 き 文句 に 耳 タコ な 昨今 、 個人 的 には 企業 の 事例 よりも 医療 診断 、 福祉政策 、 犯罪対策 、 初等教育 手法 などといった 公共分野 で 、 時 に 公 けに 、 時 に 草 の 根運動的 に 統計 学的 試験 に 基 づいた 改善策 が 生 み 出 されている 事例 紹介 の 方 に 新鮮 味 を 感 じた

                                          • 031   また 、 このことにより 専門 家 といわれている 人 たちの 仕事 が 、 ネット ＆ 統計 に 取 って 代 わることになり 、 専門 家 はこれまでとは 異 なる 領域 ・ 方法 で 価値 を 生 み 出 すことが 必要 ですよ 、 ということも 述 べられています
                                            • 012   知識 は インターネット に 転 がっている 、 そして 経験 や 勘 はもはや 絶対 計算 に 取 ってかわられる これからの 社会 を 生 き 抜 くために 何 が 必要 かということを 考 えさせられる 内容 である
                                            • 012   もはや 専門 家 が 経験 や 勘 で 物事 を 判断 する 時代 は 遠 くに 過 ぎ 去 ってしまったように 感 じた

                                          • 032   ( 文庫 ) 経験 を 上手 く 数字 化 し 、 ひたすら 計算 すれば 、 うまい 戦略 を 立 てられる − そんな 話 が 本書 全般 に 詰 まっています
                                            • 032   そして 、 人 はより クリエイティブ な 能力 が 求 められる 世界 になっていくのだろうということを 本書 から 強 く 感 じた
                                            • 034   ( 文庫 ) 経験 を 上手 く 数字 化 し 、 ひたすら 計算 すれば 、 うまい 戦略 を 立 てられる − そんな 話 が 本書 に 詰 まっています

                                          • 032   例 えば 、 過去 売 れた 映画 の シナリオ 要因 を 「 絶対 計算 」 することで 、 これからどの 映画 シナリオ が 売 れるのかの 判断 や 、 さらに はそこから 売 れる シナリオ を 作 ることのできる 可能 性 が 本書 の 中 で 言及 されている

                                            • 032   ( 文庫 ) コンピュータ の 性能 や 容量 が 急激 に 向上 し 、 多様 かつ 大量 の データ を 容易 に 入手 できるようになっている 現在 は 、 統計 学 の 手法 （ 回帰分析 や 無作為抽 出 テスト など ） を 適用 した 、 膨大 な データ を 扱 う 「 絶対 計算 」 （ ≒ データ ・マイニング ） 結果 から 、 より 正 しい 意思決定 ができる

                                              • 032   本書 は 、 ワイン の 品質予測 から 始 まり 、 政策 決定 、 医療 診断 、 映画 の 興行成績 予測 、 教育 など 様々 な 領域 での 優 れた 事例 を 示 し 、 それを 実証 している

                                                • 034   ( 将棋 ソフト と 棋士 との 関係 を 考 えると 、 益々 そう 思 えます

                                                  • 038   人間 の 経験 や 「 勘 」 を 凌駕 する 絶対 計算 の 紹介

                                                    • 039   あらゆる 現場 において 、 コンピュータ による 大量 データ 解析 でも 、 対象 に 対 して 効 いている 要素 がきちんと 選 べていれば ベテラン の 意思決定 や 方針決定 がきちんと 選 べていれば この 世 の 中 を 席巻 している 事 を 我々 に 教 えてくれます
                                                      • 039   あらゆる 現場 において 、 コンピュータ による 大量 データ 解析 での 意思決定 や 方針決定 が この 世 の 中 を 席巻 している 事 を 我々 に 教 えてくれます
                                                      • 050   ＜ 最大化 したいものを 計測 しないなら 、 データ 主導型意思決定 なんか 出来 ない ＞ とこの 書 にあるが 、 私 は 最大化 したいもののない 人生 がいい

                                                    • 039   故 、 我々 が 生 き 残 っていくためには 、 定量分析 や データ マイニング の 専門 的 な 評価 を 求 めるための 変数 を 如何 に 取 り 揃 えるか 、 また 、 導 き 出 された 答 えに 対 し 疑 って 掛 かり 、 その 答 えをどう 活 かしていくのかが 今後 あらゆる 場面 で 必要 になってくるのではと 考 えます
                                                      • 039   故 、 我々 が 生 き 残 っていくためには 、 定量的 な 評価 を 求 めるための 変数 を 如何 に 取 り 揃 えるか 、 また 、 導 き 出 された 答 えに 対 し 疑 って 掛 かり 、 その 答 えをどう 活 かしていくのかが 今後 あらゆる 場面 で 必要 になってくるのではと 考 えます

                                                    • 040   数式 がないから 文系 にも オッケー と 言 いたいんでしょうが 、 予備知識 の 少 ない 人達 にこのような スピン の 掛 かった 本 は 適 さない
                                                      • 029   ガチガチ した タイプ の 教科書 ではなく フランク な 部分 や 表現 もあり 、 文系出身 の 私 でも 読 み 進 めやすかった

                                                    • 040   まず 、 題名 の 「 Super Crunchers 」 は 直訳 すると 「 超電。屋 」 つまり コンピュータ を 使 って 膨大 な データ を 解析 する 統計 分析 の 専門 家 でしょう

                                                      • 040   帯 の 「 文系 にもわかる 知的大興奮 の 書 」 もどうですかね

                                                        • 041   Amazon の オススメ や google の 検索候補 など 、 これまでに 入力 された 膨大 な （ テラバイトクラス の ） データ に 基 づき （ リアルタイム で ） 定量分析 を 買 いそうかという 予測 する 手法 を 絶対 計算 と 称 し 、 専門 家 などによる 分析 よりも 、 高 い 予測 精度 を 示 すことを 紹介 している
                                                          • 041   Amazon の オススメ や google の 検索候補 など 、 これまでに 入力 された 膨大 な （ テラバイトクラス の ） データ に 基 づき （ リアルタイム で ） 定量分析 を 行 い 予測 する 手法 を 絶対 計算 と 称 し 、 専門 家 などによる 分析 よりも 、 高 い 予測 精度 を 示 すことを 紹介 している

                                                        • 041   加 えて 、 読後 にかなり 大 きな 違和感 が 残 りました
                                                          • 040   加 えて 、 読後 にかなり 大 きな 違和感 が 残 りました

                                                        • 042   つまり 、 「 なぜその 現象 が 起 きたのか 」 という 原因分析 が 、 存在価値 を 大 きく 減 らし 、 とにかく 仮説 を 立 てて テスト して 、 そのうちの 成果 が 高 いものを 実行 していけばよく 、 その 理由 を 考 える 必要 性 は 低 い

                                                          • 042   今 まではこういう プロセス を 経 て 意思決定 していたのが 、 大量 の データ 処理 と 演算 が 可能 となったために 、 データ 収集 と 同時 に 現場 での 行動計画 が 立案 される 、 という PDCA サイクル の 急激 な 高速化 が 生 じている

                                                            • 043   ここ 数年 でもっとも 大 きな 影響 力 を 与 えた 経済学 入門書 『 ヤバ い 経済学 』 が 、 常人 ではとても 思 いつかないような 仮説 や 検証 方法 を 使 った 芸術作品 であるのに 対 して 、 こちらは 普通 の 人 でも 使 える テクニック の 紹介 している 点 でも 極 めて 啓蒙的 です

                                                              • 044   「 統計 的 に 」 根拠 の 薄弱 な 用法 にこだわり 続 ける 直感 主義者 は 槍玉 に 挙 がる

                                                                • 044   直近 のできごとや 印象 に 残 っている 経験 に 引 きずられがちな 人間 より コンピュータ のほうが バイアス がなくかつ 多角的 に 見 ることができる

                                                                  • 044   計量経済学 の 授業 って 砂 をかむようなものになりがち

                                                                    • 044   計量経済学 者 も 御自身 の 特技 たる 教授方法 をやめて 統計 的決定 に 任 せる 日 が 近 づいている ｗ 唯一残念 なのは 、 原著 は タイトル を 統計 的 に 決定 しているが 邦訳 タイトル は 編集者 の 名人芸 という 点

                                                                      • 045   実際 に 個人 の 情報 を 販売 している チョイスポイント という 会社 は 年商 が 数十億 ドル に 達 していますし 、 アクシオム というもっと 大 きい 営利目的 データ ベース は 、 アメリカ のほぼ 全世帯 の 消費者 情報 を 蓄積 しているそうです

                                                                        • 050   麻雀 に ゴルフ に 淫 していた 頃 、 多変量解析 の 言葉 を 知 り 遮二無二出始 めの マイコン （ 当時 パソコン とは 言 わなかった ） を 買 ったのだった
                                                                          • 044   でも 忘 れて 欲 しくないのは 、 こういう 結果 を 出 すまでに 天文学的 な 量 の データ に 気 が 遠 くなるほどの 解析 をかけるということ

                                                                        • 050   さらに は ＜ あなたは ５ 年後 ９５ ％ の 確率 で × × 病 に 罹患 する ＞ と 出 る

                                                                          • 051   これは 直感 や 経験 に 基 づく 判断 は 、 人間 である 以上 避 けられない 『 認知 バイアス 』 を 持 っているからとの 事
                                                                            • 034   ( 人 は 期待 感 ( or 不安感 ) から 直感 的 に 判断 を 変 えることが 出来 ます

                                                                          • 052   ただ 、 改 めて 考 えさせられたのは 、 統計 を 扱 う 実証 主義者 も 『 認知 バイアス 』 があるということ
                                                                            • 052   自分 の 自然 な 感覚 と 異 なる 統計 結果 は 、 やはりまず 疑 ってかかるしかあるまい

                                                                          • 053   もしかすると 「 絶対 計算 」 というのが ビジネス マン の 流行 キーワード になったりして
                                                                            • 024   （ Super Crunching の 訳 が 、 「 絶対 計算 」 ですか
                                                                          研究 開発