読書：仕事の数字に強くなる！

最初、会計の本かな、と思ったらもっと幅広く数字について語られた本でした。日経BP

発刊。

データと情報の違いでわかりやすい説明だな、と思ったのが

「スリーサイズはデータ。それをもとにスタイルがいいというのは情報」

数字を見てどう解釈するかが大事、ですね。ネットが発達した今、数字を知っていることに価値はなく、そこに解釈を加えれることが価値になる。

■10のポイント

1.数字に関心を持つ。

2.自分に引き付けて考える。

3.数字を書いてみる。

4.数字の持つ「定義」を知る。

5.数字の「基準」を作る。（これは「解釈」する上で重要なことだと思います。）

6.読めなかった日の新聞は読まない。（数字は未来の分析のためで過去の数字に意味はないそう。）

7.数字と数字を関連づける。

8.自分なりの仮説を立てる。

9.将来の数字を予測してみる。

10.継続して数字を「定点観測」する。

■Tips

・生活の中でも数字を意識する。

・アメーバ経営は小集団採算管理法。

時間あたりの採算＝（1日の売上―経費（人件費を含まない））÷社員の総労働時間

・景気指標

GDP（国内総生産）=民需（消費+投資）+政府支出+貿易収支（輸出-輸入）

・「自分」に関するデータ分析。データはまず疑う。鵜呑みにしないこと。

・ビックデータの定義：

既存の一般的な技術で管理するのが難しい大量のデータ群。（e.g.Amazonのリコメン、Googleの広告）

ビックデータの3V：Volume,Variety,Velocity（更新頻度と言う意味。）まぁここにValueも入って来ると思いますね、これからの時代は。

・データ分析を基に意思決定を行うデータドリブンの考え方。

縦軸：分析結果を受けたアクション　不明⇔明確

横軸：分析に有効なデータはあるか。　保有⇔不足

上記の4象限をマトリックスにして、田の字で（悪筆ですが、写真参照してください。文字だと図で表しにくい。）

左上：仮説構築スキル

左下：高度な分析＆Tスキル

右上：仮説構築スキル＆データ調整スキル

右下：データ調整スキル　（→ちなみにこれが求められる日本型サイエンティスト。現場力＊コンサル力）

■共感の9つのSteps

1.Monitoring（観察する）

2.Data analysis（分析する）

3.Insight（本質を探る）

4.Objective（方針を定める）

5.Strategy（戦略を立てる）

6.Context（文脈を作る）

7.Contents（コンテンツを作る）

8.Connections（常につながる）

9.Conversation（会話をする）

1-3:Listen、4-6:Plan、7-9:Engage

心を理解byソーシャルリスニング+行動力を理解byアクセスログ解析=インサイト抽出

■説得力を上げる数字の磨き方

1.フェーズが変わった時はストレートに伝える。

2.既存のものの「凄さ」を発掘して伝える。

3.「盛りたい」願望を抑えて説得力を高める。（→これは非常に納得する！）

4.都合の悪い数字をぶつける。

5.あえて数字を隠す。

■損得思考

過去から未来へ

数字は正確に。会計思考　⇔　大雑把でOK。損得思考
1.比較の基幹を明確化。（過去は考慮しない）

2.比較案を複数設定する。（数が多いほど正しい意思決定）

3.比較案ごとの「収支」を比較（過去に払った費用は考慮せず）

・動かせる数字と動かせない数字を区別する。

・判断材料になりそうな数字は内訳をみる。

・動かせない数字の証拠は重要

※暗算する・価値判断に数字・単位当たり・フェルミ推定・SPI対策本を1冊こなす・割合・平均値は前年比をまず疑う。