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DX（デジタルトランスフォーメーション）への取り組みにおいて、これからの意思決定の鍵を握るのはデータをいかに分析し必要な洞察を得られるか、すなわちデータ分析にかかっています。そこでは、IoT（Internet of Things：モノのインターネット）などの仕組みにより、どれだけ多種・多様なデータを大量に集めても、AI（人工知能）技術を適用しようとも、データに対峙するための“センス”が求められるのです。本誌では、データ分析を扱う各種学校やセミナーでは教えてくれない、実践的なデータ分析のための手法や視点を解説しています。
※本書は経営課題や社会課題をデジタル技術を使って解決するDXへの取り組みをテーマに事例や知見、関連サービスなどを届けるメディア『DIGITAL X（デジタルクロス）』に掲載された連載をまとめ、再編したものです。

第1章　入門編
1-1　デジタル時代はなぜ“データ分析力”を求めるのか
1-2　データ分析で重要なのは「列（属性）」を増やすこと
1-3　ビッグデータの分析は客観的から主観的へ、ベイズ推定が注目される理由
第2章　基本編
2-1　「可視化」でビギナーズラックもAmazon の戦略も理由が見えてくる
2-2　「分類」の手法を誤ると正しい姿は見えてこない
2-3　データに潜む関連性を見いだし将来を予測する
第3章　応用編
3-1　未解決な事象の分析に威力を発揮するベイズ推定
3-2　正しい分析に向けデータの特性と関係性のパターンを知る
3-3　データの関係性パターンとしての「構造」と「空間」
3-4　人の行動・感情を知るために必要な非構造化データの分析
第4章　実践編
4-1　データ分析の王道としての順問題と逆問題を理解する
4-2　データ分析で失敗しないための5 つのポイント
4-3　データ分析における心理的側面の深いつながり
4-4　データ分析にはリスク管理・危機管理が不可欠
4-5　データ分析には数学的・科学的手法を生かすセンスが不可欠
第5章　ビジネス編
5-1　データが持つ“重力”を活用するために乗り越えるべき3 つの壁
5-2　データを“金”に変えるにはメッセージが不可欠である
5-3　データ分析に不可欠な発想力は日々の行動で磨ける
第6章　ルール編
6-1　ビッグデータの法則：その1＝95％は信頼できない
6-2　ビッグデータの法則：その2 ＝振り子現象、すべては繰り返す
6-3　ビッグデータの法則：その3 ＝数字の魔力
6-4　ビッグデータの法則：その4 ＝広がる格差、なぜ格差が広がっているのか？