この本って何？ 用意するもの 【プロローグ】 データ分析の心構え 1. よく起こる問題 2. データ分析って何？ 3. データから考えない 4. プロセスが全て 【第1章】 データ分析を設計する 1-1. 分析ストーリーの見える化って何？ 1-2. なぜ「分析の概念図」を描くのか？ 1-3. 分析の概念図はこう描く 1-4. 問題領域を決める （1） 問題領域を挙げる （2） 問題領域を選ぶ 1-5. 評価軸を決める （1） 評価軸を挙げる （2） 評価軸を選ぶ 1-6. 問題を文で表す 1-7. 要因を挙げる 【閑話休題】なぜ評価軸を挙げるのか？ 1-8. 要因を選ぶ （1） 重要度で仕分けする （2） 入手しやすさで仕分けする （3） 分析する要因を決める 1-9. 部品をつなげる （1） 問題領域と評価軸を書く （2） 評価軸に要因をつなげる （3） 要因をグルーピングする （4） 要因同士の関係を推測してつなげる （5） 分析の流れを説明できるか確認する 第1章の理解度チェック 【第2章】データを事前にチェックする 2-1. なぜ事前チェックするのか？ 2-2. データの出所をチェックする （1） データの5W1H （2） 一次情報かどうか 2-3. データの全体概要をチェックする 2-4. 個別の値をチェックする （1） 欠損値をチェックする （2） 外れ値をチェックする （3） データの方向をチェックする （4） データをクレンジングする 2-5. データの傾向をチェックする 第2章の理解度チェック 【第3章】 分析方法を選ぶ 3-1. 代表値を使い分ける （1） 3つの代表値を知る （2） 代表値の得手・不得手 3-2. クロス集計する （1） クロス集計とは？ （2） クロス集計の注意点 第3章の理解度チェック 【第4章】 ケース実習「新商品の配置問題」 4-1. データ分析を設計する （1） 問題領域を決める （2） 評価軸を決める （3） 問題を文で表す （4） 要因を挙げる （5） 要因を選ぶ （6） 部品をつなげる 4-2. データを事前にチェックする 4-3. 分析方法を選ぶ 4-4. 分析を実行する 【第5章】 標準偏差を使おう 5-1. 標準偏差って何？ 5-2. 標準偏差はこう使う （1） 多様性や格差を定量化する、比較する （2） 不確実性を定量化する、比較する （3） リスクを定量化する、比較する （4） 平均値の信頼性を判断する、比較する （5） 品質を管理する 5-3. 標準偏差を計算する 5-4. 標準偏差で意思決定する （1） 標準偏差を使ってみる （2） 外れ値を客観的な基準で特定する （3） 2種類の標準偏差 第5章の理解度チェック 【第6章】 グループ間の差の確からしさを検証する 6-1. グループ間の大小関係は正しいとは限らない 6-2. 大小関係の確からしさをどう考える？ （1） 確率で考える （2） 大小関係が確からしい確率は何で決まる？ 6-3. 大小関係の確からしさを判断する （1） 危険率を見る （2） 何％以下なら確からしいか？ （3） 「対応なし」と「対応あり」 第6章の理解度チェック 【第7章】 分析結果の受け止め方と伝え方 7-1. 結果の解釈はここに注意 （1） 仮説確証バイアス （2） アンカリング （3） フレーミング （4） プライミング （5） 擬似相関 （6） まとめ 7-2. 結果の表現はここに注意 （1） データの集め方 （2） グラフの見せ方 （3） 言葉の表現の仕方 （4） まとめ 【エピローグ】 1. 全体を振り返って 2. さらなる学習のために