その数学が戦略を決める

この本を読む機会に恵まれただけでも感謝したい。 データを集めて解析、分析、統計など人間に代わってコンピュータが正確に行うようになった現代。では人間の役割はなくなってしまうのか、といったらそうではなくて。やはり我々人間は動物である以上、「動物的勘」はコンピュータに勝る部分。この勘とコンピュータがはじき出す数字を共存させていくことが今後の成功の鍵だ、と最後に著者は言っております。

確か背表紙に惹き付けられ読破したのが4年前。買った後に気づいたのは、「数字」ではなく「数学」であった。読後に、仕事に活かせないかと奮起。統計学や数学を少し学んだが計算式は出来ず。結局、職務で数字を予測するには、過去の日付の割り振りを工夫し、Excelの列を数字が解読不能になるまで狭めることでイケテル。今回さらさらーっと再読、ブラックスワンを読了後では、いささか陳腐な点も。プライバシーに関してはゾッとする。

絶　対　計　算

大量データ解析による世界の変化について書かれた本。著者自身がその当事者でもあるので、自身の研究事例など面白い話が多くあった。結局、大量データ解析は専門家の経験に勝るという話なので、暗い気分にもなった。著者は統計知識と経験・直感を共存させることが、よりよい意思決定を可能にすると考えているが、それが出来るのはごく一部の人で、中途半端な専門家は、テクノロジーに仕事を奪われるのではないかと思う。初心者向けの統計学の解説書でも読んで勉強してみようか・・・

全てを数値に置き換えて顧客管理をするやり方は一抹の不安を感じるが、合理的だ。しかし将来的にはパソコンを起動しただけで自分の欲しがっている商品の広告がひっきりなしに出てくる未来になるんだろうなあ～。それが最も合理的だし。

統計至上主義の本。例は正しいのだろうが、さすがに万能すぎだろうと、突っ込みたくなる。医療分野やスポーツなどデータが大量にある予測分野であれば、比較的当てはまるが、普通の業務には当てはまらない。また突発的な事象には対応できない。 一番重要なのは、どの分野に統計を適応させるべきか、ということを適切に判断することだと思う。

統計が必要で正確なのはまともな人は理解していると思う。それを実践する、また実践させるように提案するのが必要だ（特に医療分野）、というのが感想。事例が読みやすく書かれていて、とても面白い。

事例を挙げて統計の必要性および、統計と経験と直感の共存のありかたを説いている。統計学を自分のものとして使えるようにしないとなぁ。A

コンピュータによる絶対計算がますます台頭するなかで、人は直感とデータに基づく意思決定が必要となる。明快なメッセージ性で、具体例も興味深く、中だるみせずに読み通せた。2SDルールとベイズ検定の発想は心に留めておこう。統計学の意義を再確認。

まさにその数学（統計学）が、戦いの帰趨を決めてしまうのだという本。戦いとは、経験や直観を元にした専門家の権威との戦い。計算が圧倒的に有利だということを具体的に示していて、専門家、顔色無し。

統計がここまで利用されているなんて驚き。

良著。統計について学ぶ必要性、最近多くの大学生が感じてる印象。正しい・正しくない、正義・悪を考える前にこういう基本を。

○

数学と身の回りの事例を絡めて紹介。 ヤバい経済学をもう少し数学よりに解析した感じ。 データマイニングから始まり、サンプル調査、正規分布の標準偏差やベイズ理論など基本的な知識を知るだけで世界がこう見えるというのを分かりやすく、面白く説明する。 邦題は内容に対してどうよって部分もありますが、統計学を改めて勉強したくなりました。 コンピュータの進化、新興国での安い人材の中、人間これから何が求められていくか考えなければ。

半分読了。前半は事例ばかりのため、1-2つの事例を確認した後、次章に飛んだ方が全体がわかりそう。再読予定。★★★☆☆

統計学的手法を用いて多種多様なデータを解析し、予測を立てる話。本書は2007年刊だが、リーマンショックの後に読むとむなしさを覚える。民主党の政策や事業仕分けを見た後に読むと素晴らしく見える。気温と降雨からワインの出来を予測する話から、アマゾンやグーグルでの個人情報の解析、政策の有効性の判定に市場の動きまで。統計学的手法がいかに強力なツールとなるかが実例を持って示される。もちろん、統計学的手法が失敗する話なども収録されており、盲信しなければ安全で参考になる本だと思う。

内容見ないで買ったら失敗だった。この本自体は面白いと思うけど。

標準偏差×2の範囲に全体の95％が該当する、無作為抽出など統計礼讃が内容。Ｐバーンスタインの『リスク』と被るがこちらの方がより単純。

多くの事例が載っており、大量データの解析が専門家の分析より優れている、という考察は興味深い。キーワードの「絶対計算」という語には、とても違和感を感じる(何が絶対なの？)が、本を売るための戦略としか思えない。事例が多いわりに、どういう計算を基に結論を出しているかがわかりずらく、「2SDルール」なるものを述べながら、標準偏差SDをどのように計算するかすら書いていない。まあ、読み物としてなら面白いが。

統計手法の実力の紹介。ただ絶対計算という言葉が少し不適切だと思う。 大量のデータを用いた統計が有用で、技術に支えられ社会に広がっていると紹介する。 また情報の不平等・仕事の変化について問題提起をしている。読んでいて、制度的判断・政治的判断に加え、データベース・統計に従う新しい「集合的な判断」が現れていると感じた。集合的判断の責任、統計に基づく判断が差別など現状を強化し易い事、知能のある環境での自由意思についての問題は次世代の設計で無視できない。本書は具体例を中心に展開し読み易さと冗長が隣り合わせです。

なかなか面白かった。統計がビジネスとか政策とかその他社会に影響与える諸々の話。日本でもこういう話無いのかしら。

かなり面白いです。 少なくともデータを無視せずに仕事や自分の方向性を考えたいと思う人たちには。

これをお仕事に使うためにはどうしたらよいのかと思いながら読んだ。でも，そこにたどり着かない状態でおわってしまったのが残念。仕方ないから，統計学の本を買ってきたのだが，読みこなすことができるのか。それが大問題。面白い本ではあります。

山形浩生の訳は読みやすい。２SDルールの説明はとてもうまい。昔、習った棄却域と同じ話のはずだが印象は随分違う。

これは面白い。数学知識なくても大丈夫。あらゆる領域の判断基準が、データ解析に基づく合理的なものになっていくのか。とりあえず病院は、直観や経験にいつまでも頼ってないで、早いとこデータマイニングを導入すべきだと思う。

2SDを日常で活用する着眼点が面白い

最後の章に実践篇があってよし。

今年一番かも。データマイニングの話、と言ってしまえば簡単ですが、この本は様々な具体例を織り交ぜ、楽しく読ませてくれます。知的な刺激を受けました。章毎に最後に「まとめ」が入るのも良い。

最後の章の2SDの話はだけでも一読の価値あり

なるほど、良書としてあげられるのもうなづける。ただ慣れるまでは読みがたいのであとがきから読み、気になったとこを拾い読みするといいかも。統計学勉強しなおすかー

絶対計算とデータマイニングについて。実例も豊富で読みやすい。良くも悪くも使い方次第でどうにでもなるのが怖い。。。

一番驚いたのは、本の題名まで絶対計算で決めたこと。二番目に驚いたことは、そんな本の邦題を編集者の直感で決めたこと。

専門家の直感よりデータマイニングなのでしょうかね。正しいデータとアルゴリズムが適切であれば、という前提条件でしょうが。

絶対計算という単語に違和感。妙に幅広すぎやせんか。データマインニングに統計解析、ニューラルネットワークまで含まれている。大量データを計算することをとにかくそう呼んでいるみたいだが、訳が変なのか？内容はおもしろい。専門家より大量の過去データを統計処理して予測した方が全然当たるよって話。統計って強力なのねと思い、ちょっと統計勉強してみようかと思った。病院なんかは診断に統計使って欲しいねえ。無作為抽出テストってのもわかりやすくて使えそう。最後に載ってた2SDルールは日常生活で使えそう。もう絶対計算関係ないが。

最後のサマーズの逸話は面白い。

統計は直感を裏切る。専門家は統計に対して謙虚になるべき。大量の情報を処理できるようになった現在、その読み方を知ることは大事。

情報を持っているか否か。陳腐でありふれた場合分けだが、経済格差より情報格差に憂慮すべきだ。

専門家と統計、どっちも強み、弱みがあるので、それを理解してうまく利用したい。というお話。

絶対計算を絶対計算することはできないものか。