【書評】統計と日本社会 データサイエンス時代の展開／国友直人・山本拓
現代の日本社会において、ビッグデータや統計がどのように扱われているか。
それについて幅広い分野で知ることのできる本。ライフサイエンス研究やマーケティング、大学・高校・中学での統計に関する指導や統計検定など、非常に多岐にわたっており、統計の時代潮流を知る上で、お薦めである。
自分としては特に、第４章の「ビッグデータ時代のマーケティングと統計科学」が非常に参考になった。
先の記事にも書いたが、機械学習だとかPythonだとか高度な統計分析知識をインプットするのでなく、以下の２点に意識的に取り組むことから始めていきたい。
①現在企業が保有するリソースで対応できる範囲で、マーケティング・データ分析を行い分析結果を読み解く
②得られた分析結果を実際のビジネス意思決定に活用する
加えて、現場担当者の肌感覚、データ分析前任者の経験に基づく分析結果に対する違和感、第三者機関による市場調査の結果など、多角的に見ることによって、新たな気づきやモデル精度の改善が期待される。
またマーケティング意思決定プロセスにおいては、「何が起きたのか」に加えて、「何がドライバーとなってその結果・行動が起きたのか」を把握していかなければならない。
…などなど、この章は全編にわたって、マーケティング・サイエンスを統計データを使って行いたい人には役立つ内容ではないかと思う。
とはいえ難しいことを言っているのではなく、分析手法は、高度か否かについてこだわる意味はあまりないそうだ。 以下の文章からもそれは見て取れる。
しかし、マーケティング・データ分析担当者に必須であると考えられる、（１）分析課題と手元のデータ、そして分析手法が合致しているかどうかを見極める力、（２）分析の結果得られた数値を正しく解釈し、具体的なアクションに落とし込むスキルについては、あまり言及されることはない。一見当たり前に見えるこの基礎スキルこそが、マーケティング意思決定プロセスにおいて、分析結果を活用する上でもっとも重要であると筆者は考える。（１）と（２）は、マーケティング・データ分析を適切に行い、分析結果を正しく読み解く分析リテラシーである。…複雑な分析手法を学ぶこと、最新の分析手法を追いかけ続けることが、必ずしも分析リテラシーの醸成を促進してくれるわけではない。（p99）
筆者は基礎的な確率モデルや統計的仮説検定を学んだ上で、より高度な分析手法を学ぶだけでなく、試行錯誤の上で分析リテラシーを身に着けるようにすることが重要と説く。
私自身、つい高度な統計手法を求めようとしてしまうが（統計検定１級を目指す）、今は基礎的なものを繰り返し分析し、着実に身に着けることが重要な時期なのであろう。
その一方、ある程度経験が詰めたら、マーケティング・サイエンス学会に入りたいな、と思った。
