経営戦略、人的資本管理、マーケティング、オペレーションの順にデータ分析と活用の手法を具体的に解説した良書。 共通するのは、適切なデータ分析対象範囲を決め、適切なアウトカム（=目的変数）を設定し、これに関係しそうな説明変数候補を決め（この時、先行研究で使えるものがあれば大いに参考にする）、ステップワイズ法などで説明変数を適度な数に縮約し、重回帰分析やロジスティクス分析により有意な説明変数を特定し、これを変えることでアウトカムに良い効果が出るかをランダム化テストで検証して改善に繋げる、という流れ。 そのうえで、それぞれのデータ活用におけるポイントもしっかり解説されていた。 経営戦略に関するデータ活用では、アウトカムは総資本利益率が望ましい。必要な説明変数データを収集するのに、帝国データバンクのようなデータ会社のデータのほか、業界団体や、顧客からの評価が知りたければマクロミルなどの調査会社の活用や、営業マンの資質などであれば業界記者や取引先などが使えるとのこと。 人的資本管理については、パフォーマンスの3割程度はIQやSPIで明らかになる汎用的な知能で説明できるが、残りの7割は個別の特性が効いてくるということ。人事情報はアウトカムについても、適宜補正可能な指標を選んでおくことが大事。 マーケティングでは、ターゲットセグメントを決める段階では、重回帰分析やロジスティクス分析ではなく、クラスタリングを用いて有意なグループを見出だして選ぶべき。これは、マーケティングのターゲットセグメント選択は、すなわち他のセグメントを捨てるということであるため、少なくともその変数を満たせば良いという経営戦略や人的資本管理における重視すべき変数の特定とは異なるアプローチが必要であるということである。セグメントが決まれば、当該セグメントの顧客のデータを集め、何がアウトカムである購買行動に繋がっているのか、繋がっていないのかを特定し、どこを強化すべきかを見抜く。 オペレーションでは、どの工程がボトルネックであるかを見抜いたうえで、そこを重点的に強化するべきである。そして、当該ボトルネックのアウトカムと説明変数を明らかにして何を強化すればアウトカムが向上するのかを明らかにする分析とともに、適正な在庫や仕入れやリソース投下を行うための「予測」も必要になる。予測では、他の説明変数だけでなく、過去の目的変数の実績値（例えば過去の売上）を自己回帰的に説明変数として予測する手法も有効である。 経営の戦略や戦術への深い理解と洞察力を併せ持った統計学の専門家の著書として、非常に読みごたえがあった。

統計学は学んだ事がありませんでしたが、実践編を読み、大変興味が出てきた後、ビジネス編を読みました。読みやすく体系的に理解できるように書かれている文章だと思います。実際の自分の業務上、蓄積されているデータを活用したいと考えていても、どう使うか。リソースが無い。などなどの課題から、放置されている貴重なデータが多々あります。そういったデータを活用すれば今起きている課題も解決の糸口は意外と身近にある。という状況も考えられると思いました。 実際の業務に活用すべく、すぐ着手しようと思える一冊でした。