できるだけ多くの人に読んでもらいたいが、政治の色がついていて、そこが気になるので仕事関係者には勧めづらい。
また、読後はメディアのイマイチさが目につくようになってしまう(笑)
だから書評とかではあまり出てこないかもしれないけど、こういうのをわかった上で暮らすのとそうでないのは違うので、多くの人に読んでほしい。
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データ分析読解の技術 (中公新書ラクレ, 756) 新書 – 2022/3/9
菅原 琢
(著)
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世に蔓延る、怪しい“分析らしきもの"。誤った分析をしないため、騙されないための、基本的・実践的な読解と思考の方法とは――。
- 本の長さ336ページ
- 言語日本語
- 出版社中央公論新社
- 発売日2022/3/9
- 寸法11 x 1.3 x 17.3 cm
- ISBN-104121507568
- ISBN-13978-4121507563
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商品の説明
著者について
菅原琢
1976年生まれ。東京大学法学部、同大学院法学政治学研究科修士課程、博士課程修了。東京大学先端科学技術研究センター准教授など歴任。専門は政治過程論。著書に『世論の曲解』(光文社新書)、共著に『平成史【完全版】』(河出書房新社)、『日本は「右傾化」したのか』(慶應義塾大学出版会)など。戦後の衆参両院議員の国会での活動履歴や発言を一覧にしたウェブサイト「国会議員白書」を運営。
1976年生まれ。東京大学法学部、同大学院法学政治学研究科修士課程、博士課程修了。東京大学先端科学技術研究センター准教授など歴任。専門は政治過程論。著書に『世論の曲解』(光文社新書)、共著に『平成史【完全版】』(河出書房新社)、『日本は「右傾化」したのか』(慶應義塾大学出版会)など。戦後の衆参両院議員の国会での活動履歴や発言を一覧にしたウェブサイト「国会議員白書」を運営。
登録情報
- 出版社 : 中央公論新社 (2022/3/9)
- 発売日 : 2022/3/9
- 言語 : 日本語
- 新書 : 336ページ
- ISBN-10 : 4121507568
- ISBN-13 : 978-4121507563
- 寸法 : 11 x 1.3 x 17.3 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 238,363位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 240位中公新書ラクレ
- - 23,951位ビジネス・経済 (本)
- カスタマーレビュー:
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2022年3月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
現象の要因を一つだと思い込まず、因果関係や相関関係のマップを作ることが重要だということが認識できる。あとは当たり前だと言う先入観を廃すこと。。わかってるけど難しい。
当たり前のようだけど、この本に出てくる事例を自分で確り考えながら読み進めることで、これがそんなに簡単ではないことがわかるはず。
因果関係の探り方の具体的なコツや留意点(地域別集計データには注意!)などの記載もあり、新聞や雑誌のデータを自分で“分析”してみてリテラシーを磨くことができると思う。
ダイヤモンドや東洋経済がしょっちゅう作っている謎のランキングを何となく受け入れてそういうものだと思ってしまうけど、どんなデータを組み合わせていて、それにどんな意味があるのかを改めてよく考えたい。
(だいたい3,4項目の組み合わせで適当なランキングにしてるけど、そのウェイトとか絶対適当だよね…)
国や自治体、企業による特殊な数字へのラベリングによる一般化にも気をつけたい。
ところどころに覗く筆者の肉声みたいなものも面白く、本としての魅力も十分。
例題とその解説のレベルが高いので、もっと演習形式でやりたかったなあという読後感は残った。
当たり前のようだけど、この本に出てくる事例を自分で確り考えながら読み進めることで、これがそんなに簡単ではないことがわかるはず。
因果関係の探り方の具体的なコツや留意点(地域別集計データには注意!)などの記載もあり、新聞や雑誌のデータを自分で“分析”してみてリテラシーを磨くことができると思う。
ダイヤモンドや東洋経済がしょっちゅう作っている謎のランキングを何となく受け入れてそういうものだと思ってしまうけど、どんなデータを組み合わせていて、それにどんな意味があるのかを改めてよく考えたい。
(だいたい3,4項目の組み合わせで適当なランキングにしてるけど、そのウェイトとか絶対適当だよね…)
国や自治体、企業による特殊な数字へのラベリングによる一般化にも気をつけたい。
ところどころに覗く筆者の肉声みたいなものも面白く、本としての魅力も十分。
例題とその解説のレベルが高いので、もっと演習形式でやりたかったなあという読後感は残った。
2022年3月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データ分析に関する書籍は様々なものが刊行されているが、「本書では、世に数多く出回っているデータ分析の失敗例をいくつか紹介し、解説することにしました。失敗の内容や背景を理解していけば、同じような例に出会ったときに間違いに気が付き、どういう間違いか指摘できるようになるでしょう。」(本書10-11ページ)とあるように、本書では、データ分析の手法の解説というよりは、データ分析の間違いに気付き、間違いだと主張するために必要となる基本的な知識が提供される。
まず第1章では因果構造を探る重要性が解説された後、第2章から第8章まで、データ分析の失敗事例を紹介しながら、そのデータ分析を間違いと判断する手順を丁寧に解説してくれている。
失敗事例は練習問題として提示されるので、解きながら読み進めていくと、理解も進むように思う。特に、政治学者である著者だからこその失敗事例(著者自身が「作った」事例も含む)は手が込んでおり、一瞬、どこでデータ分析を間違ったのか分からないものもある。そういう事例を見ると、「こうしてデータ分析で間違ってしまうのか」と実感させられる。おそらく、失敗事例として取り上げれたデータ分析なることを行った人も失敗であると認識出来ていないはずだ。
普通に読んでも多くのことを得られる良書であるが、各章に「解説」として、相関係数や無作為抽出、生存バイアスや疑似相関といった事柄についての踏み込んだ解説もなされており、ただの平易な入門書というわけでもない。専門的な事項を知りたい層も十分に満足させられる内容になっていると言えるだろう。
「類書がなく読み方に戸惑う方もいるかもしれません」(本書13ページ)と著者も認めるように、類書はありそうでないと思う。ただ、データ分析について学ぶ上では誰でも必要とされる知識が的確に提供されており、類書がないからこそ読まれるべき一冊である。
まず第1章では因果構造を探る重要性が解説された後、第2章から第8章まで、データ分析の失敗事例を紹介しながら、そのデータ分析を間違いと判断する手順を丁寧に解説してくれている。
失敗事例は練習問題として提示されるので、解きながら読み進めていくと、理解も進むように思う。特に、政治学者である著者だからこその失敗事例(著者自身が「作った」事例も含む)は手が込んでおり、一瞬、どこでデータ分析を間違ったのか分からないものもある。そういう事例を見ると、「こうしてデータ分析で間違ってしまうのか」と実感させられる。おそらく、失敗事例として取り上げれたデータ分析なることを行った人も失敗であると認識出来ていないはずだ。
普通に読んでも多くのことを得られる良書であるが、各章に「解説」として、相関係数や無作為抽出、生存バイアスや疑似相関といった事柄についての踏み込んだ解説もなされており、ただの平易な入門書というわけでもない。専門的な事項を知りたい層も十分に満足させられる内容になっていると言えるだろう。
「類書がなく読み方に戸惑う方もいるかもしれません」(本書13ページ)と著者も認めるように、類書はありそうでないと思う。ただ、データ分析について学ぶ上では誰でも必要とされる知識が的確に提供されており、類書がないからこそ読まれるべき一冊である。
2022年4月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データの正しい読み方を学べる本でした。
沢山の事例が出てくるので、読み物としても楽しい。
沢山の事例が出てくるので、読み物としても楽しい。
2022年4月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
さすが元東京大学先端科学技術研究センターの菅原琢先生の執筆。自治体などの行政が発表するデータもそのままでは信じ得ないという目から鱗の本。
2022年4月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
とにかく説明が冗長すぎる。読んでいても混乱する一方だ。おそらく、本書にある事例は、すべて「生存者バイアス」と「相関関係は因果関係とは違う」くらいを知っていれば説明できるものに見える。事例が少ない上に無駄な説明が多すぎるのが本書がダメダメな理由である。選挙の例も大変期待したが、なんと前世紀いわゆる昭和の時代の中選挙区制の「次点バネ」というもはや現代ではどうでもいい事例を取り上げているのは、本当に無駄としか言いようがない。
さらにまずいことに、本書の考察には多分に著者の推測「〜なのであろう」が混入していることだ。これでは、本書で槍玉に取り上げられているデータ分析の事例と対して変わりがない。
著者のこのくそまどろっこしい「思い」に共感できる読者にはいいだろうが、きちんとデータ分析に関する知識や読み方を身につけたいと思う方は他に良い本がたくさんあるのでそちらを参照すべきだ。
本書ではなるべく数式を使わないように、と著者は言うが、これだったらきちんと統計学で説明してもらった方が早い。そもそもこの著者は統計学を理解できているのだろうかとやや勘繰ってしまう。
さらにまずいことに、本書の考察には多分に著者の推測「〜なのであろう」が混入していることだ。これでは、本書で槍玉に取り上げられているデータ分析の事例と対して変わりがない。
著者のこのくそまどろっこしい「思い」に共感できる読者にはいいだろうが、きちんとデータ分析に関する知識や読み方を身につけたいと思う方は他に良い本がたくさんあるのでそちらを参照すべきだ。
本書ではなるべく数式を使わないように、と著者は言うが、これだったらきちんと統計学で説明してもらった方が早い。そもそもこの著者は統計学を理解できているのだろうかとやや勘繰ってしまう。