タイトルが、「データ分析の技術」となっていますが、「分析手法」という意味の技術ではなく、データ分析を『活用』する技術の本になっています。
ですので、RやPythonなどで個々のデータ分析手法だけを学びたい方には、お勧めできません。もちろん、分析手法についても記載されていますが、一般化線形モデル系(Ridge回帰含む)と強調フィルタリングが取り上げられています。付録のRの使い方は、おまけのようなものなので、別のRに特化した分析手法よりの本で補強したほうが良いと思います。
一方で、データ分析をいかにビジネスで活用するのかに、頭を悩ませている人にとっては、非常に有益な本だと思います。いくら分析手法を身に着けても、活用できなければ意味はないですから。いかに活用するのかという視点の本が少ないので、こういう本も貴重だとは思います。
ビジネスフィールドが営業や販促に特化されているので、非常に分かりやすいです。図も多いので、データ分析に馴染みのない方にとって、ありがたいと感じました。
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営業生産性を高める! 「データ分析」の技術 (DOBOOKS) 単行本(ソフトカバー) – 2017/9/1
高橋 威知郎
(著)
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購入オプションとあわせ買い
◆数字が「ゴミ」になるか「宝」になるかは、分析しだい!
「セールス・アナリティクス」という武器を仕組み化する方法◆
「毎日、営業日報を提出しろ! 」
「毎日、CRM を更新しろ! 」
しぶしぶ書いている営業日報。
面倒だと感じながらデータ入力し、更新しているCRM(顧客関係管理システム)。
多くの場合、ブラックボックス化された営業活動を「見える化」し、
管理するために導入されますが、
管理される側の営業パーソンにとってはデータ入力の手間暇が増えるだけ。
このような「見える化」という管理目的のCRM などの「営業関連データ」は、
ほぼ間違いなく“汚い"ものです。
「汚いデータ」とは、真実からかけ離れたデータが混じっている状態のこと。
データの何を、どこまで信じればよいのか、分析で使うには勇気のいるデータです。
本書では、「セールス・アナリティクス」という武器を使い、
営業日報やCRM のデータ、サイトのアクセスログなど、多くの企業にあるデータや数字で
すぐに成果を出すデータ分析の手法を紹介。
「すでに溜まった営業関連のデータ」もしくは「これから溜めるデータ」をもとに、
【数字(データ)を活かす → 数字(データ)を生み出す → 営業生産性をあげる】
効率的に売上を拡大するための「仕組み」を教えます。
・「営業活動に関するデータ」が溜まる一方で活用できていない
・「受注確度が低い」「低収益な」案件を追いかけてしまう
・初回訪問からクロージングまで「1人でこなす仕組み」になっている
・「非営業活動の業務」に時間が割かれ、営業活動をする時間が足りない……
こんな「すごい営業マン頼み」「気合×根性×センスの営業」から、
「データを活用した科学的なセールス」へ。
「個人戦」から「組織戦」へ。
データを正しく分析し、うまく活用できれば、
各個人のスキル向上や組織体制を大きく変えることなく、営業生産性を高めることができます。
営業日報、CRM、サイトのアクセスログ……今あるデータだけで、
効率的な受注、営業目標の達成、収益の拡大を実現するデータ分析活用術!
【付録1】はじめての「無料分析ツールR」の使い方
【付録2】Rを使った予測(簡便法と統計モデル)
「セールス・アナリティクス」という武器を仕組み化する方法◆
「毎日、営業日報を提出しろ! 」
「毎日、CRM を更新しろ! 」
しぶしぶ書いている営業日報。
面倒だと感じながらデータ入力し、更新しているCRM(顧客関係管理システム)。
多くの場合、ブラックボックス化された営業活動を「見える化」し、
管理するために導入されますが、
管理される側の営業パーソンにとってはデータ入力の手間暇が増えるだけ。
このような「見える化」という管理目的のCRM などの「営業関連データ」は、
ほぼ間違いなく“汚い"ものです。
「汚いデータ」とは、真実からかけ離れたデータが混じっている状態のこと。
データの何を、どこまで信じればよいのか、分析で使うには勇気のいるデータです。
本書では、「セールス・アナリティクス」という武器を使い、
営業日報やCRM のデータ、サイトのアクセスログなど、多くの企業にあるデータや数字で
すぐに成果を出すデータ分析の手法を紹介。
「すでに溜まった営業関連のデータ」もしくは「これから溜めるデータ」をもとに、
【数字(データ)を活かす → 数字(データ)を生み出す → 営業生産性をあげる】
効率的に売上を拡大するための「仕組み」を教えます。
・「営業活動に関するデータ」が溜まる一方で活用できていない
・「受注確度が低い」「低収益な」案件を追いかけてしまう
・初回訪問からクロージングまで「1人でこなす仕組み」になっている
・「非営業活動の業務」に時間が割かれ、営業活動をする時間が足りない……
こんな「すごい営業マン頼み」「気合×根性×センスの営業」から、
「データを活用した科学的なセールス」へ。
「個人戦」から「組織戦」へ。
データを正しく分析し、うまく活用できれば、
各個人のスキル向上や組織体制を大きく変えることなく、営業生産性を高めることができます。
営業日報、CRM、サイトのアクセスログ……今あるデータだけで、
効率的な受注、営業目標の達成、収益の拡大を実現するデータ分析活用術!
【付録1】はじめての「無料分析ツールR」の使い方
【付録2】Rを使った予測(簡便法と統計モデル)
- 本の長さ248ページ
- 言語日本語
- 出版社同文舘出版
- 発売日2017/9/1
- ISBN-104495538217
- ISBN-13978-4495538217
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商品の説明
著者について
高橋 威知郎(たかはし いちろう)
ソフトバンク・テクノロジー株式会社 ストラテジック・パートナー本部 シニア・コンサルタント
内閣府(旧総理府)およびコンサルティングファームなどを経て現職。官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。ビジネスデータを活用した事業戦略および営業戦略、マーケティング戦略、マーケティングRO(I投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)、統計モデルや機械学習などの数理モデルの構築のコンサルティングを行なう。
著書に『14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書』(かんき出版)、『ロジカルデータ分析』(日経BP社)、『資料作成の質を高める5ステップ』(翔泳社)、共著に『トップデータサイエンティストが教える データ活用実践教室』(日経BP社)、『データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法』(SBクリエイティブ)。
ソフトバンク・テクノロジー株式会社 ストラテジック・パートナー本部 シニア・コンサルタント
内閣府(旧総理府)およびコンサルティングファームなどを経て現職。官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。ビジネスデータを活用した事業戦略および営業戦略、マーケティング戦略、マーケティングRO(I投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)、統計モデルや機械学習などの数理モデルの構築のコンサルティングを行なう。
著書に『14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書』(かんき出版)、『ロジカルデータ分析』(日経BP社)、『資料作成の質を高める5ステップ』(翔泳社)、共著に『トップデータサイエンティストが教える データ活用実践教室』(日経BP社)、『データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法』(SBクリエイティブ)。
登録情報
- 出版社 : 同文舘出版 (2017/9/1)
- 発売日 : 2017/9/1
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 248ページ
- ISBN-10 : 4495538217
- ISBN-13 : 978-4495538217
- Amazon 売れ筋ランキング: - 105,329位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 179位セールス・営業 (本)
- カスタマーレビュー:
著者について
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トップレビュー
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2017年9月21日に日本でレビュー済み
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2017年9月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
最初の投稿っぽいので、気合入れて書きます。私には文才ありませんが。
私は営業推進に異動し、丁度社内でCRMデータが溜まっているけどどうしようもないよね、という感じで議論されていたので、私にとってはジャストミートした内容でした。
意外にこの手の分野の参考になる書籍が少なく、ベンダーの成功自慢の冊子ではいまいちピント来なかったので、ふむふむという内容でした。特に、私にとってはKPIの設計のところが目にウロコでした。3つのKPI。成果指標とストック指標とフロー指標。非常に分かりやすい。確かに、ここがしっかりしていないと揺らぎます。
あと、200ページ超とそれなりにページ数がありましたが、引き込まれるようにすらすら読めました。営業系の人向けだと、小説風にしてもよいかなと思いました。
私は営業推進に異動し、丁度社内でCRMデータが溜まっているけどどうしようもないよね、という感じで議論されていたので、私にとってはジャストミートした内容でした。
意外にこの手の分野の参考になる書籍が少なく、ベンダーの成功自慢の冊子ではいまいちピント来なかったので、ふむふむという内容でした。特に、私にとってはKPIの設計のところが目にウロコでした。3つのKPI。成果指標とストック指標とフロー指標。非常に分かりやすい。確かに、ここがしっかりしていないと揺らぎます。
あと、200ページ超とそれなりにページ数がありましたが、引き込まれるようにすらすら読めました。営業系の人向けだと、小説風にしてもよいかなと思いました。
2019年6月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
具体的な事例がもっとあると良かったです。データを使って目指す業務の理想像、モデルみたいなものは一通り学べます。ですが、いざ自分の仕事をそのモデルに落とし込むとなると、もう少し具体的な事例があった方が実用的だと思いました。終盤の1/4は唐突にRを使ってのデータ分析の実践に入りますが、本のタイトルからそういった内容は全く期待しておらず、期待外れでした。また、Rについての説明はそれほど丁寧ではないため、初心者だと面食らう可能性があると思います。Rを使った実践を学びたいのであれば、初歩から応用まで学べる専門書の購入をおすすめします。
2017年12月2日に日本でレビュー済み
「セールス・アナリティクス」という考え方、仕組みがとてもシンプルで
分かりやすく、日々現場で様々な営業指標を追っているセールスパーソン
であれば、指標の見方、表現の仕方をちょっと変えるだけで問題の見通し
がだいぶ変わることを実感できると思います。
・営業生産性マップ
・平均値×標準偏差マップ
・受注率×受注金額マップ
・受注件数×平均受注金額マップ
・効果の大きさ×効率性マップ
これら5つのマップはとても使いやすいです。
セールス部門のある企業であれば、社内会議の場で威力をフルに発揮
できるだけでなく、その効果の大きさに驚くこと請け合いです。
分かりやすく、日々現場で様々な営業指標を追っているセールスパーソン
であれば、指標の見方、表現の仕方をちょっと変えるだけで問題の見通し
がだいぶ変わることを実感できると思います。
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・受注率×受注金額マップ
・受注件数×平均受注金額マップ
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これら5つのマップはとても使いやすいです。
セールス部門のある企業であれば、社内会議の場で威力をフルに発揮
できるだけでなく、その効果の大きさに驚くこと請け合いです。
2018年1月14日に日本でレビュー済み
CRMという言葉はもう聞きなれている感がありますが、実際に営業に役立てられるデータとして活用できているかと言えば全然ダメという会社ばかりです。
営業と言えば、いまだに足を運ぶ回数だったり、縁故が幅を利かせています。
でも、本当に必要な人に本当に必要な商品やサービスを販売するのが営業です。
ならば、必要な人はどこにいるのか、どんな人なのかを調べることが先になるはずです。
この本はそんな優良顧客になりうる本当に必要な人をこれまでの営業データから調査、分析するための具体的な手法が書かれています。
とってもおススメです。
営業と言えば、いまだに足を運ぶ回数だったり、縁故が幅を利かせています。
でも、本当に必要な人に本当に必要な商品やサービスを販売するのが営業です。
ならば、必要な人はどこにいるのか、どんな人なのかを調べることが先になるはずです。
この本はそんな優良顧客になりうる本当に必要な人をこれまでの営業データから調査、分析するための具体的な手法が書かれています。
とってもおススメです。
2023年2月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
事前に図書館で読んだ後、落書きをしたかったので購入しました。
予定通りで満足です。
予定通りで満足です。