松谷 恵
グーグル元社員が教える、「データ分析で結果を出す人」に共通する“意外な能力”とは？
データ分析で重要なのは、細部へのこだわりと俯瞰する視点、両方のバランスだ。そしてビジネスに有用な予測を立てるには、過去の経験則にとらわれず、目の前の数字＝事実を読み解く冷静さも欠かせない。本稿は、山本康正、松谷恵『外資系データサイエンティストの知的生産術 どこへ行っても通用する人になる超基本50』（東洋経済新報社）の一部を抜粋・編集したものです。
元グーグル社員が教える、「リスキリングで成長する人」の共通の口癖とは？
ビッグデータから有用な分析結果を得るには、データの適切な取捨選択がカギとなる。そして、その「選球眼」を磨くにはつねに新しい知識をインプットしなければならない。元グーグル社員の筆者曰く、インプットの過程で重要なのは「わからない」ことを認める素直な姿勢だという。本稿は、山本康正、松谷恵『外資系データサイエンティストの知的生産術 どこへ行っても通用する人になる超基本50』（東洋経済新報社）の一部を抜粋・編集したものです。
「分析手法オタクのデータサイエンティスト」の提案が、悲劇的な施策となる当然のワケ
ビジネスシーンでは「PDCAサイクル」という概念がよく登場するが、データを通じて課題を深掘りする際には「IPDACサイクル」という思考法が役に立つはずだ。事業改善への近道となるデータ活用術を、専門家が解説する。本稿は、山本康正、松谷恵『外資系データサイエンティストの知的生産術 どこへ行っても通用する人になる超基本50』（東洋経済新報社）の一部を抜粋・編集したものです。
