《如何用数据解决实际问题》是一本由[日] 柏木吉基著作，后浪丨江西人民出版社出版的平装图书，本书定价：38.00元，页数：208，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《如何用数据解决实际问题》精选点评：
●入门实操手册
●真的是浅显~~~~浅显到我都不忍心看下去。到底写书的人是有多基础，真心不忍直视。
●#一周一书#让数据说话，是为了解决实际的问题，这才是数据分析给到的最大意义
●案例教学很直观，喜欢what 假设和why假设思考逻辑，书中的统计分析都是最基础的，但是能解释大部分业务问题，实用
●对于科学技能学习的书，国内的教材和科普书以理论结构扎实见长，但也因为体系完整，知识点一个不落，却也让非专业的人望而却步。 而日本的书有一点好，他不是专业书，但是知道你要用什么，在你要用的地方一定能挖的足够深，同时因为是结合你实际应用的，你却不会觉得难学。
●挺薄的一本书，知识难度也不会让人有压力，主要涉及解决问题的五步流程法、描述统计值的应用、变异系数、辛普森悖论、相关分析、回归分析，虽然简单却也是干活，并且应用案例贴切实际，能解决实际工作中至少六到七成的问题，尤其作者在工作中的思考与总结，值得学习。
●真的太实用啦
●从分析问题，到解决问题。本书浅显易懂，易于操作。根据不同的情况，使用不同的分析策略，找出解决问题的对策！
●一些概念和思路还比较可用；方法有点落后 海量数据无法应用
●选取的例子太具体了，没有多大参考性。而且涉及到的数学知识和计算机知识也太基础了，也没什么价值。
《如何用数据解决实际问题》读后感(一)：书讲得很细，适合入门者看
讲了一些数据辅佐运营的方法，4星，书不算长，但是很精要，尤其是前两部分。在数据分析中，我们很容易先入为主，最终导致了藏在数据里的，有价值的信息被埋没。全书对我来说最有用的部分，是陈列一系列相关的可能，然后依托excel的函数功能进行分析，感觉还得系统学一下数据分析和Excel，书中讲的很透彻很细，但是上手需要自己实操和演练
《如何用数据解决实际问题》读后感(二)：简单而有效的数据分析
书中介绍了一套简洁的数据分析流程，即：明确目的或问题→大致把握数据现状→锁定问题的关键→锁定原因→设定行动措施。作者再配以具体的商业案例分析，使得整个讲解通俗易懂。 谈到数据分析，就必须牵扯到统计学，本书也不例外。但作者所应用的统计学知识非常浅显，属于统计学第一堂课上就会学到的内容。作者用自己在日产多年的工作经历向读者保证，绝大多数实务问题其实并不需要复杂而花哨的统计工具，本书足矣。 方法虽简单，但在真正解决实际问题前，我们还有很多经验需要积累。这其中最重要的是关于数据分析思维的培养，问题的关键点如何寻找、数据的范围需要多大、问题原因的维度是否找全等等。一旦养成了数据分析思维，我们解决问题的视角将变得更加广阔，以后在关于销量预测、产品改进、竞争力分析等方面将愈发得心应手。 虽然开阔了读者的思路，但本书缺点是内容太过单薄。
《如何用数据解决实际问题》读后感(三)：《如何用数据解决实际问题》精选
1. 流程：明确目的或问题（问题是与理想状态之间的差距）-->大致把握现状-->锁定问题的关键-->锁定原因（假设、善用框架查漏补缺）-->讨论及实施对策；
水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费水电费水电费水电费是否水电费水电费
《如何用数据解决实际问题》读后感(四)：从case入手讲思维方法
这本书的作者在汽车行业从事多年，拿了一些具体的行业例子来说明怎么考虑问题，比较有借鉴意义。
首先数据分析的步骤一般为:
1.数据整理：大致把握现状，锁定问题的关键2.数据分析：锁定原因3.讨论对策
提出假设：
- 为了比较进行假设：如何分解，从什么角度进行比较- 为了锁定原因进行假设：有什么原因
人们容易进入的误区是关注分析方法，比如说4P，5W, 但不要从分析方法开始，而要从明确目的或者问题着手。
锁定原因：
关注两种以上数据之间的关系，有助于锁定原因。只看整体，我们可能注意不到数据构成要素的差异（乌冬面和荞麦面）最好先分析类似来店人数与营销费用等关系更为密切的数据之间的关联，在关联更密切的数据之间考察相关关系。关注流程之间传递的数据，分析它们之间的相关关系，有时候可以发现需要解决的问题。
相关系数说明很多问题。
此外：
变异系数:标准差除以平均值（消除规模的因素)
在我看来，现状和原因分析要高于预测。因为预测一般都是基于历史数据，never predict market，永远警惕黑天鹅。而现状和原因分析是大多数人都没有完全看明白的东西。
《如何用数据解决实际问题》读后感(五)：对于初到数据分析行业的人十分推荐
这本书整体非常通俗易懂，正如作者所说，在向高层汇报时也应如此。通过缜密的假设原因，推断可能问题，检验结论，到最后给出实际可操作的建议，这才是一个数据分析该有的流程。
初入这行，可能做的大部分是很基础的报表工作，久而久之，就会忘记很多统计理论知识，更不用说将统计理论知识运用到实际工作中。而这本书则是通过一个完整的故事，给你描绘出在一个数据分析的各个流程中会用到并且容易理解的统计知识。比如，平均值和标准差的使用应该注意哪些；在比较两组大小不同的数据波动程度时，可以使用变异系数来消除数据大小的差异；表示相关程度可以用相关系数。最后，给我印象最深的是相关系数和一元回归的使用。在读的过程中，我不断回想起以前在课堂上学到的知识，也让我意识到原来以前学到的知识很多都没有运用到实际工作中，或许是日常琐碎的工作让我忘却了。所以特别喜欢这本书，让我知道知识还得温故而知新，就算日常再忙，也得抽出时间将基础知识回顾一遍，特别是对于已经工作的人来说，这个过程会不断地思考书本的这个知识点可以应用解决工作上遇到哪个问题。
买书如山倒，看书如抽丝，6月初当当买的书，今天才看完，囧。
