徹底的に数字で考える。
深沢真太郎 / 本
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徹底的に数字で考える。 の詳細
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タイトル
徹底的に数字で考える。
作者
深沢真太郎
ISBN-10
4866800739
発売日
2020/2/7
カテゴリー
本
ファイル名
ファイルサイズ
25.96 (現在のサーバー速度は18.34 Mbpsです
無料ダウンロード徹底的に数字で考える。 pdf - 内容紹介 ●ファクトフルネス時代に必要なただ1つの思考習慣 「思考の質を高めたい」 「もっと仕事がデキる人になりたい」 「説得力や信頼感を高めたい」 と思ったことはないでしょうか。 そう思っている方に向けた書籍や ビジネスセミナーがたくさんあります。 話し方、論理的思考、信頼関係の作り方…… など。 しかし、それらは本質的に「デキる人」になることはありません。 なぜなら、多くの場合、学んでそれで終わりになってしまっていること。 また、日常的な思考の習慣になっていないこと」が理由です。 自分を変えたいなら思考の習慣を変える必要があります。 本書では、 「徹底的に数字で考える思考習慣を身につける」 そのための1冊です。 優れたビジネスパーソンの多くが、 数字ベースで物事を考えています。 延べ1万人以上のビジネスパーソンを指導してきた ビジネス数学教育の専門家が教える 徹底的に数字で考える頭の作り方を紹介。 ファクトフルネスの時代ともいわれる 今の時代に必須のスキルこそが 数字ベース・事実ベースで思考すること。 本書では徹底的にこれを身に着けていただけます。 【内容より】 ◎「数字で考える」がもたらす3つのもの ◎「数字が苦手」と「数字で考えることが苦手」はまったく違う ◎データはあるのにどうしたらいいかわからない症候群 ◎「数字で考える」の9割は、数字を触る前にある ◎傾向と異物を探せ 〜データ分析の専門家は何をしているのか〜 ◎ファクトベースで仕事ができるようになる13の質問 ◎「パーセンテージ」を徹底的に使いこなす ◎「視点」から答えを出す ◎「モデル化」で説得力を手に入れる ◎「どれくらい増やせるか」を数値化する 〜ABテスト〜 ◎「どれくらい影響するか」を数値化する 〜感度分析〜 ◎「どれくらいリスクがあるか」を数値化する 〜標準偏差〜 ◎「どれくらい安全(危険)か」を数値化する 〜損益分岐点分析〜 ◎アサンプションベース思考 実践トレーニング 内容（「BOOK」データベースより） 数字ベースで考えられる人だけが、「ヒト・モノ・カネ」を動かせる。ファクトフルネス時代に結果を出す新・思考法。 著者について 深沢真太郎(ふかさわ・しんたろう) ビジネス数学教育家。 数学的なビジネスパーソンを育成する「ビジネス数学」を提唱し、述べ1万人以上を指導してきた教育の第一人者。 日本大学大学院総合基礎科学研究科修了。理学修士(数学)。 予備校講師から外資系企業の管理職などを経てビジネス研修講師として独立。 大手企業をはじめプロ野球球団やトップアスリートの教育研修を手がける傍ら、SMBC、三菱UFJ、みずほ、早稲田大学、産業能率大学などと提携し講座に登壇。 ゼミ形式で学べる「ビジネス数学アカデミア」や指導者養成機関をプロデュースし、数字や論理思考に強いビジネスパーソンの育成に務める。 ラジオ番組のニュースコメンテーターやビジネス誌の記事監修などメディア出演も多数。 著作は国内外で30冊以上。実用書のほか作家として小説も発表しており、多くのビジネスパーソンに読まれている。 BMコンサルティング株式会社 代表取締役 一般社団法人日本ビジネス数学協会 代表理事 国内初のビジネス数学検定1級AAA認定者 国内唯一のビジネス数学エグゼクティブインストラクター ★ビジネス数学.com 〜深沢真太郎オフィシャルウェブサイト〜 https://www.business-mathematics.com/ 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 深沢/真太郎 ビジネス数学教育家。日本大学大学院総合基礎科学研究科修了。理学修士(数学)。予備校講師から外資系企業の管理職などを経てビジネス研修講師として独立。BMコンサルティング株式会社代表取締役。一般社団法人日本ビジネス数学協会代表理事。国内初のビジネス数学検定1級AAA認定者。国内唯一のビジネス数学エグゼクティブインストラクター(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 続きを見る
カテゴリー: 本
徹底的に数字で考える。を読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。
仕事をする上で「数字で考える」ことは重要であるし、数字で話をすると説得力がある。分かってはいるが、意外と難しいと感じていた。問題解決のためには問題を作ることが大事。問題を作るとは、問題を具体化することであり、分解していくことで見えてくる。そして重要なのがファクト（事実）とアサンプション（仮定）で考えること。なぜなら、数字で考えようとした時にファクト（数字）があれば、それを分析すればいいが、ファクトがなかったら仮説を立てるしかないからだ。これはPDCAを回す際も使われる。結果はファクトであり、原因は仮説を立てて探るしかない。仮説を立てることがなければPDCAは回せない。数字で考えるというと、データをたくさん搔き集めて手当たり次第に分析をしようとしてしまうが、これでは「データの海」で溺れてしまう。ビジネスでは正確な（細かな）数値で示されるよりも「ざっくりどれくらい？」に答えられれば十分である。この考え方はフェルミ推定にも共通していると感じた（フェルミ推定は数字よりも考え方に重きが置かれるが）。本書では、相乗平均や標準偏差など数学的手法でデータを分析する手法が８つ紹介されているが、いずれも説明は簡素化されているので馴染みが無いと別途深掘りする必要がある。「データはあるのに、どうしたらいいかわからない症候群」とは言い得て妙だ。まさに自分自身がこの症候群に陥っている訳だが、数字は問題解決に使う道具であって、「自分は何を解決したいのか？」という本来の目的を見失ってはいけないと感じた。
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