目次

序章 大事なのは手法よりも「データの見方」
データ分析はなんのためにするの？
そもそもデータ分析をするってどういうこと？
一般実務でのデータ分析とデータサイエンスとの違い
データ分析と“統計”の違い

第1章 データを見る視点
どのデータを使うのか～データ選択の視点～
データは“切って”中を覗く～データ分解の視点～
データを分解するときの「軸」の考え方～データ分析の視点～
データのドリルダウン/ドリルアップで“見る位置”を変える～データ分解/集約の視点～
使いデータの範囲はどう決める？～データ範囲の視点～

第2章 1軸の視点でデータの特徴を把握
多くの人が認識していない「データの種類の数」
1種類のデータから得られるもの
指標に集約して全体を把握する
“点”を“面”に変えるデータのとらえ方とは
グラフや表で視覚化する
比較で相対評価を行う

第3章 2軸の視点でデータの関係性を分析
「意味ある」2つのデータを探す
2データの関係性を可視化する
2軸視点へのシフトで得られる絶大な価値とは
2軸で見るときの注意点
定性的情報の2軸マトリックス～クロス集計表～

第4章 データ分析を実務に活かすには
仕事でデータ分析を使うためのプロセスを知る
各ステップを前に進めるには仮説が必要
仮説の立て方を考えてみる
データ分析を実務に活かす「考え方」を磨く

第5章 さまざまなデータ活用事例
1軸（1種類データ）の視点
事例1：売上減少課題を把握する
事例2：有料顧客層をあぶりだせ
2軸（2軸データ）の視点
事例3：顧客満足アンケート結果の活用～因果関係の視点～
事例4：顧客行動の違いでグループ化せよ～データのグループ化～
事例5：自分を本当に客観視できているのか～“対”の関係の視点～
事例6：似た特性のものを探せ～“類似性”の関係～
事例7：ポテンシャルのあるものを探せ～“静”と“動”の関係～