データ分析とインテリジェンス

タグ「情報収集」 の検索結果

情報の捨て方-企業情報のための情報

「情報の捨て方」とありがちなタイトルであるが、情報の収集や分析についてまとめられた本。データ分析について日本人が書くと体系的にまとめられることはあまりなく、著者の経験に基づいて書かれたノウハウ本か、学術的な専門書に偏るのは以前から変わっていないらしく、この本は前者に属する。

似たような本が結構あるが、その中でもわりと使えそう。30年以上前(1983年)に出た本の割には今でも通じることが多いのは、あまり進化していないせいだろうか。例えばこの一文。

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情報収集が失敗する理由とその対策

何も考えないでとりあえず目についた面白い情報や、なんとなく役に立ちそうなニュースを集めるだけならばともかく、まじめに考えてみると情報収集は簡単なようで難しい。情報収集の失敗の理由と、その対策について代表的であると思われるものをまとめた。

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分析者が自分で情報収集することは当たり前ではない

情報収集というと、大抵の場合は分析担当者自身がが行うことを想定しているだろうが、それは必ずしも正しい選択ではない。いままであまり議論されてきた形跡がないが、意思決定する人と分析する人との役割分担についてすら話題にならないぐらいなのでそれは仕方ない。そこで、分析と情報収集を同じ人が行うメリットとデメリット、理想と現実への対応の順番で考える。

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情報収集論・目次と概要

といったような問題に触れられることはさらに少ない。そこで、このようなことも含めて情報収集の全体像を把握し、体系化すれば自分も含めて情報収集を行う全ての人にとっても有用であろうということで、試みることにした。

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「安保法反対デモ 「共感せず」50%」は事実だけれども、印象操作に気を付ける・・・情報の読み方を考えるための具体例(3)

今日(2015年9月22日)の産経新聞で気になる記事が出てきた。この記事を見て喜んでいる声が聞こえるが、果たして本当なのかを検証する。

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世論調査の調査方法と質問内容は公表できないのか

世論調査の結果が発表されるといつものごとく、政権に批判な人達は低めに出ている調査を中心にして高めに出ている調査をデタラメというし、逆に政権を支持する人達からは低めに出ている調査は偏向であり、正しくないという。平均を取ったら良いのかと言えば、傾向は分かっても数値はあてにならないだろう。これは各社独自で調査を行っており数値にぶれがあるためで、このぶれの原因が検証されたという話は聞かない。

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言葉から期待される内容と実際の意味の違いについて(分析編)

言葉の定義は重要である。何度読んでも聞いても話の内容が理解できない場合の原因と対策についてでもその理由の一つとして「同じ言葉を使っていても、同じ意味で使っているとは限らない」を上げたが、データ分析に関する言葉についても同様である。そこで、よく聞く言葉について、「その言葉から期待される内容」と「実際の意味」についてまとめる。やや極端に書いているので、中らずと雖も遠からずぐらいで読んでもらうのがいいだろう。

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何度読んでも聞いても話の内容が理解できない場合の原因と対策について

情報収集の際に「レポートに書いてある内容がつかめないな」とか「議論がかみ合わないな」という時に、何がおかしいのかを考えるために原因と対策を考える。

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安保法案報道における強行採決と憲法違反と民主主義・・・情報の読み方を考えるための具体例(2)

情報の読み方を考える上で具体的な例があった方がやはり分かりやすいので、「安保法案に反対94%」は信じてよいのか・・・情報の読み方を考えるための具体例(1)に続いて、今回も報道から情報を取る際に考えるべきことをテーマにしたい。

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「安保法案に反対94%」は信じてよいのか・・・情報の読み方を考えるための具体例(1)

今回読むのはこの記事になる。安保法案に反対94% 市民団体が「全国一斉投票」|カナロコ|神奈川新聞ニュース。この記事をそのまま鵜呑みにすると危険である。その理由は以下の3つ。

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レポートやニュースで騙す方法とその対策のための基礎知識

グラフやレポートはもちろん、データ分析担当者としては世間の動きを見極めるために様々なソースから情報を集めなければならない。しかし、誰かが流す情報というのは何等かの意図が含まれていることが普通であるため、そのまま鵜呑みにすれば当然読み間違う。

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データを受け取ったらチェックすること

データを受け取る際に気を付けることの続き。

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データを受け取る際に気を付けること

定期的に送られてくるデータをいつも通りの場所においてスクリプトを実行したはずなのに、エラーで止まったり、いつもと違う結果になったりということはよくある。そしてそれは忙しい時や納期が迫っている時に限って起こる。

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