税理士を目指しています。簿記、税理士の勉強記録や読んだ本についてつらつらと感じたことなどをかいております。

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ビジネスパーソンのための書き方入門

ビジネスパーソンのための書き方入門 (日経文庫)ビジネスパーソンのための書き方入門 (日経文庫)
(2004/12)
野村 正樹

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ビジネスパーソンのための書き方入門
野村 正樹


「もっと文章をうまく書けるようになりたい!」
とブログを書いていてつくづく思います。

仕事で報告書や企画書などを書くことがある方も、同じ悩みを抱えていると思います。

例えば、過去に書いたものを読み返すと、「一体、自分は何を言いたいのだろう?」と書いた本人ですらわからないことがあったりしませんか?

そんな問題を解決してくれる本が「ビジネスパーソンのための書き方入門 」です。


文章を書いていくにあたり大切なことが「構成」をしっかりと考えてから書くことです。
今回の構成は、私が特に大事と感じた下記の3点を3回に分けて書いていきます。

1、起承転結
2、5W1H
3、ですます調、である調

ということで、次回は「起承転結」について書いていきます。



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[ 2009/03/30 20:59 ] ビジネス | TB(0) | CM(3)

仕事頭がよくなるアウトプット勉強法

仕事頭がよくなるアウトプット勉強法仕事頭がよくなるアウトプット勉強法
(2009/03/16)
増永 寛之

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仕事頭がよくなるアウトプット勉強法
増永 寛之さん


本書を紹介していただき、発送を依頼し本日届きました。
本日の日経新聞の朝刊に広告があってかなりビックリしました。
偶然とは思いますが、直感で今の私に必要な本なのではないかと思い、プロローグで「一気に読み終えてはいけません」と書いていましたが、1日で読んでしまいました。
後日チェックしたところをもう一度読み返そうと思います。


プロローグで「身につけるだけの勉強は意味がない。」と書いており、このフレーズはすごく響きました。
私は今、統計学の勉強をしています。
統計学で分散というものがあります。意味はデータのばらつきを表す尺度です。
これだけを知っていても何の役にも立ちません。
実際のデータを使い分析することによって初めて意味があるものになります。


できる先輩10人をごぼう抜きする「最新」の勉強、ということでベテランを相手に新人が同じ土俵で勝負しても勝ち目はないです。

ではどうするのか?

どんなところにも探せば隙間が絶対にあります。そこに力を注ぐのです。
このことについてはすごく共感しました。

なぜかというと、レバメモをブログランキングで上位にしたいと思いいろいろ思案していました。
はじめはビジネス書をメインに書いていましたが、上位のブログをみるとビジネス書、洋書、小説の3種類が圧倒的に多いのです。
上位だけではなく全体的にその3種類がほとんどを占めていることに気づきました。
新参者がビジネス書の土俵で挑むのは明らかに不利です。そこで、会計に特化したブログにしていことにしました。
その作戦が功を奏しブログ開設3ヶ月ほどで50位以内の常連になれたからです。


読んでいて「なるほど!」と思わず言ってしまったものが「スクリーンアウト時間術」です。
バスケットボールでリバウンドを取るときに有利なポジションを敵にとられないようにブロックすることをスクリーンアウトといいます。
有利なポジションを確保することにより確実にリバウンドしたボールを取れます。
スラムダンクで、桜木花道が「リバウンドを制するものは試合を制す」といわれ、特訓していたものです。

それになぞらえて、「時間を制するものは勉強を制す」といっています。
このフレーズは本書の中で一番響きました。
あらかじめ勉強する時間を確保し、急に遊びなどを誘われてもブロックするという方法です。
この時間術は活用していこうと思います。


ほかにもいろいろ書きたいことがあったのですが、本書の中でも特にいいと思ったこの3点を書きました。

この不況でリストラの対象にならないためにも、「アウトプット勉強法」を読み自分の価値を上げていこうと思います。



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[ 2009/03/26 00:11 ] 勉強術 | TB(0) | CM(5)

図解でわかる回帰分析

図解でわかる回帰分析―複雑な統計データを解き明かす実践的予測の方法図解でわかる回帰分析―複雑な統計データを解き明かす実践的予測の方法
(2002/06)
涌井 良幸涌井 貞美

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図解でわかる回帰分析
涌井 良幸さん
涌井 貞美さん


TeX(テフ)にてこずっていてうまくいかないので、後回しにします…。

回帰分析という言葉はよく聞いていたのですが、どういうものかは正直わかっていませんでした。
ということで読んだのが「図解でわかる回帰分析」です。

回帰分析とは多変量解析の中の分類にあたります。
多変量解析とは、複数の変量からなる資料を分析する方法のことをいいます。
下記の表を例に説明していきます。
年度 費用(x) 売上(y)
X1年度 500 1,000
X2年度 600 1,200
X3年度 700 1,400
変量とは、費用や売上のように変化する値のことを言います。(本によっては変量を変数と書いていたりします。)
複数の変量からどの項目がどの項目にどのように関連してるかを分析するものが多変量解析です。
多変量解析の代表的な手法の1つが回帰分析です。

回帰分析とは、「ある1つの変量を残りの変量の関数として表現し、変量間の関係を調べる分析法です。」
先ほどの表で説明すると、費用(x)が100増えると売上(y)が200増えていることがわかります。
これを関数にすると、

売上(y)=2×費用(x)

となります。
X4年度の売上を1,600にしたければ、関数を使い、

1,600=2×費用(x)
費用(x)=1,600÷2
費用(x)=800

となり、費用を800にすれば売上を1,600にすることができるのではないかという予想を立てることができます。

このように1次式(y=2xのような式)で表現できる回帰分析を線形回帰といいます。
1次式以外の式(2次式y=x2+xや3次式y=x3+x2+xなど)で表現するときは非線形回帰といいます。


線形、非線形という分類以外に、単回帰分析と重回帰分析があります。
先ほどの、費用と売上のように変量が2つの場合は単回帰分析といい、3つ以上の変数がある場合は重回帰分析といいます。


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[ 2009/03/22 11:06 ] 統計学 | TB(0) | CM(2)

またまたAIG株について

ボーナスの問題でごちゃごちゃなっていていますね…。
ロイターによると、賞与返還交渉に応じない場合、追徴税として賞与の90%以上の税金を課す法案を提出することを表明したみたいです。

昨日のニューヨークでのAIGの終値が東京よりも高かかったので、また上昇すると思い指値で買い注文を入れましたが、約定されず…。
しかも予想通り東京でも上昇しました…。
これは悔しい。

最近はすごい勢いで株価が上がっており40円ぐらいから、180円くらいまで上がりました。
あといきなりの円高で95円まで円が上昇しています。

なんとなくですが、そろそろ下がりそうな予感がしたので、半分ほど売りました。
仮にさらに上昇しても、含み益が増え、下落したら押し目買いを狙えるので、かなり有利な展開になっています。

調子に乗ると痛い目にあうので、これからも慎重にトレードしていこうと思います。


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[ 2009/03/19 22:41 ] 株式 | TB(0) | CM(0)

AIG株の続き

期末で仕事がかなり忙しいです…
本を読みたいのですが、ほとんど読み進めていない。
ってことで、本とは関係ないことを書いていきます。

この間AIGとCitiが投資するのに面白いのではないか?ということを書きました。

一応東証でAIGの株を少しだけ購入し様子を見ていたところ、昨日ストップ高になりました!?
もしや翌日もストップ高になるのではないかと思い、板をみたところ買い注文が殺到!!

今までの私なら何も考えず成行で即行注文をいれて、翌日高値でつかみよく痛い目にあっていました…。
そこで今回はじっくり考えて行動するようにしました。

東証とニューヨークのAIGの株価はだいたい同じような動きをします。
参考までに
ニューヨークAIG株価3ヶ月の値動き
東京AIG株価3ヶ月の値動き

ということは、ニューヨークでAIGが上昇したら東京でも上昇し、横ばいなら横ばいになると予想できます。
そこでニューヨーク市場での終値を見たところ横ばいでした。
ということは東京でも横ばいになるのが通例です。
なのに買いが殺到しているということは、東京では上昇することになるので、矛盾が生じることになります。

以上のことをふまえ私は、寄り付きで一気に価格が上がり、徐々にニューヨーク市場での終値に近づくという予想を立てました。

一応105円で指値をいれたら満足のいく利益を確定できるので指値をいれました。もし寄付きがそれよりも高い価格なら高い価格で約定され、低ければ余裕し続ければいいと思っていました。

それで今日、家についてからAIGの値動きを見てびっくり!?
寄り付き111円、終値98円(ニューヨークの終値は0.96ドル)
私の立てた予想通りの値動きをしてました!!

サブプライムの影響でかなりの損失を出していたので、この1勝にかなり勇気付けられました。
これからもちゃんと分析した上で投資していこうと思います。



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[ 2009/03/18 22:43 ] 株式 | TB(0) | CM(0)

餃子屋と高級フレンチでは、どちらが儲かるか?

餃子屋と高級フレンチでは、どちらが儲かるか?餃子屋と高級フレンチでは、どちらが儲かるか?
(2006/09/29)
林 總

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餃子屋と高級フレンチでは、どちらが儲かるか?
林 總


この本は以前から気になっており、大学の図書館で探してみたらあったので早速借りました。

本書はひとつのストーリーになっていて1章ごとに財務諸表や、粉飾決算、意思決定について書かれています。
章の終わりにはストーリーで説明しきれない部分を補足しています。
難しい部分もありますが、実際に経営をされている方や、独立したい方、会計をかじっている方でしたらすごく参考になると思います。
全く会計のことがわからないのでしたら、もう少しやさしい本を読んでから読んだほうがいいように思います。

会計入門のおススメ書は「世界一やさしい会計の本です」がいいです。
資産、負債、純資産(資本)、収益、費用、利益とはどういうものなのかについて理解できると思います。

本書では、会計とは隠し絵、騙し絵といっています。
その表現になるほどなと思いました。

ルビンの壷」という絵です。
壷にも見えるし、二人の人が向き合っているようにも見えます。
会計もこの絵と同様、見方によっていろいろな見え方がします。

売上を上げれば利益が上がるという昔の考えは、最近では通用しなくなっています。
なので損益分岐点についての知識があったほうが視野も広がり、経営や営業戦略を練るときにも役に立ちます。




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[ 2009/03/14 10:38 ] 経営 | TB(0) | CM(0)

定額給付金の使い道

皆さんは定額給付金をもらったらなににつかいますか??

欲しいものを買う、貯金、投資、などなど…

私は、投資に使います。

何に投資するかというと、AIG株もしくはシティ株です!!
なぜAIGとシティかというと、サブプライム問題でリーマンを救済しなかったときに経済がより悪化した経験をしているために、大手金融機関を破綻させることに、神経質になっていると思われるからです。

シティに関してはほぼ国有化(正確には政府の管理下です。すみません。)されました。
銀行の国有化で思い浮かぶのが、2003年のりそなHDの国有化です。
そのときのりそなの株価は500円ほどでした。
その後2005年には5000円まで上昇しています。

シティとりそなでは規模が違うので同じようになるかはわかりませんが、個人的には面白そうな投資だと思います。

AIGは破綻が懸念されており、株価は3/12の東証の終値が39円です。
シティは3/12の終値が151円です

仮にAIGを40円で300株購入すると12,000円になります。(本当は手数料がかかりますが、ここでは無視します)
もし破綻しても、もらったお金なので妥協できます。
なので、株価が上昇したときについて書いていきます。

サブプライム問題が起こる前の株価が3,000円ほどです。
仮に半分の1,500円まで回復したとすると、438,000の利益になります!?
2001年の高値は、11,000円でもしそこまで上昇すると3,288,000の利益です!!
12,000円が3,300,000円になります!!

ここまではありえないと思いますが、2倍、3倍なら望みがあるように感じます。
まぁ、投資というよりギャンブルですね…

あくまで私の主観を書いているだけなので、もし"レバメモ"を参考にして投資をして、損失を被っても責任をとることはできません。
投資はご自身の責任で行ってくださいm(_ _)m


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[ 2009/03/12 23:28 ] 株式 | TB(0) | CM(0)

統計学 標本平均

今回は標本平均について書いていきます。

その前に、数式表記をするソフトでTeX(テフ)というものがあるのですが、ダウンロードしてインストールして、正常に動くようにするのに5日ほど費やし、そこからコマンド(HTLMでいうタグみたいなもの)を入力して思い通りに出力されるように2日。
「よし完成した!」と思いブログに載せようとしたら、PDFファイルではアップロードできないことが判明…

そこからpdfからgifかjpgに変換するソフトを探しだすのに1日、なんとかアップロードはできるようになったけど、画像が大きすぎてバランスが非常に悪かったので、MSOficceのPicture Managerを使い編集をしてやっと理想どおりのものを作り上げることができました。
それがこれです!!

hyoujyunheikinsougou2.jpg
かなり見くいですね…
次回はもっと見やすくなるように改良しますm(_ _)m



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[ 2009/03/08 20:10 ] 統計学 | TB(0) | CM(2)

ビジネス統計学【上】 1-2

ビジネス統計学【上】ビジネス統計学【上】
(2007/03/16)
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パーセンタイル、四分位

以下のようなデータセット(データの集まり)があったとします。

1,1,2,3,5,5,6,7,9,10

このデータセットを基にパーセンタイルと四分位の説明をしていきます。

パーセンタイル
パーセンタイルとは、データのP%(このPとは任意の数値を表します。50%や80%といったぐあいです。)より小さい値のことです。
求め方は
(n+1)P/100です。(nはデータの数です。例の場合だと10となります。)

50パーセンタイルを求めるときは
(10+1)×50/100=11×0.5=5.5
となり、5.5番目にある値であることがわかる。5番目と6番目の値が5なので50パーセンタイルは5になります。

70パーセンタイルを求めるときは
(10+1)×70/100=11×0.7=7.7
となり、7.7番目にある値であることがわかります。7番目は6、8番目は7なので6から7に向けて0.7進んだ点、すなわち6+(7-6)×0.7=6.7が70パーセンタイルとなります。

私も読んで大事そうなところを書いているだけなので、なぜn+1とするのかはわかりません…
わかる方がいましたら是非教えてください。


四分位
パーセンタイルの中で重要なものとして、データを4分の1ずつ分けたものを四分位数といいます。

第1四分位数
25パーセンタイルのことで、データの4分の1はその値より小さいことをあらわします。

第2四分位数
50パーセンタイルのことで、非常に重要な値で「中央値(メディアン)」ともいいます。

第3四分位数
25パーセンタイルのことで、データの4分の3はその値より小さいことをあらわします。

他の呼び方として
第1四分位数を下方四分位数
第2四分位数を中央四分位数
第3四分位数を上方四分位数
とも言います。

四分位範囲
第3四分位数と第1四分位数の差のことをいい、データの広がりの尺度となります。
例の場合だと、
7.5-1.75=5.75

仮に10個のデータが全て5であったときは
5-5=0
となり、広がりがないことがわかります。

以上のことをふまえると、数字が大きいほど広がりが大きいことがわかります。




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[ 2009/03/07 11:42 ] 統計学 | TB(0) | CM(0)

レバメモ開設3ヶ月!!

今日で”レバメモ”を開設して3ヶ月がたちました。

皆様のおかげで、3/5時点で
人気ブログランキング 22位(1/5時点では35位)
FC2ブログランキング 11位(1/5時点では12位)
ブログ村ランキング  17位
になることができました。
本当にありがとうございますm(_ _)m

目標は年内にTOP10に入ることです! 同士の方がいましたら、いつでも歓迎します。

では今回新たに、お世話になっている方を紹介したいと思います。
前回紹介した方々はこちら


お子さんへの愛情がすごく伝わってくる
ゆずぽんぱぱさんのブログで「ゆずぽん日記
こんなに愛情を注いでもらって育つ子供はきっと、すばらしい大人になるんだろうなぁ。とすごく思います。

プロフィールの絵を描いてくださった
羽月翔さんのブログ「紙ぺん日記-paper pen diary-
めちゃくちゃ絵が上手です!漫画家になることが夢で、本当になるのではないかと思わせるぐらい上手です。

私が株式について勉強さしていただいた
sunさんのHP「株式投資帝國
投資に対する心構え、決算書の説明、株式指標、投資ブログなど、投資家にとって役立つ情報満載です!!

社労士を目指し勉強されている
rainbowcb さんのブログ「社労士資格とるぞ!
私も税理士を目指し勉強しているので、すごくいい刺激を頂いています。

つい最近、リンクをしてくださった
taka1234のブログ「読書一覧ブログ
すごくいろんな本を読まれています。これから参考にさせていただきたいと思います。

ガネーシャさんのブログ名が変更されているのに今気づきました…
申し訳ないですm(_ _)m
改めて紹介いたします。
ガネーシャさんのブログで「Purple Bear」です。
本当ににすみませんでした。


ブログ解析を使いある程度把握していますが、全てを把握しているわけではないです。
なので、いつもお越しくださっているのに、紹介しきれていないことがあるかもしれませんがご了承ください。


次は6ヶ月を目指してがんばっていこうと思います。
本当にありがとうございますm(_ _)m そして、これからもよろしくお願いしますm(_ _)m



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[ 2009/03/06 00:56 ] その他 | TB(0) | CM(0)

ビジネス統計学【上】 1-1

ビジネス統計学【上】ビジネス統計学【上】
(2007/03/16)
アミール・アクゼルソウンデルパンディアン・ジャヤベル

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ビジネス統計学【上】
アミール・アクゼル
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1-1では専門用語の説明がされています。

統計は数字で表せるものだけでなく、人間の行動などについても使われたりします。
例えば、二股に分かれている道があったとき、右と左のどちらにいくか?などです。
このように、数字で表せない変数を定性的変数といいます。
逆に数字で表すことができる(平均を求めたりすることができる)変数を定量的変数と言います。

先ほどの例えの、二股の道があったときに、右に行くか左に行くかの統計を取るときに、右を1、左を2 という具合に文字を数字に置き換えることができます。この数字を測定値といいます。(定量的変数の測定値は実際に量ったときの数値)

測定値には一般的に以下の4つの尺度があります。

名義尺度
定性的なデータに使用される尺度で、男性なら1、女性なら2、他にも地域や職種などがあります。

順序尺度
順位を表す尺度で、1位、2位、3位といったものです。
この尺度では単純な優劣はわかりますが、どれくらい優れているかはわかりません。

間隔尺度
間隔尺度では、どの点をゼロにするかが恣意的(勝手気ままに)決められているため2つの測定値比率を計算しても意味をなさない。
1日の時刻を例にすると、10時は20時の2倍であるというのは、意味をなさないが、0時から20時は0時から10時までの2倍であるいうのは意味がある。
時刻の場合は0時といっても存在しないという意味ではない。

比率尺度
比率尺度では、2つの測定値の比を考えることができる。
今回は時刻ではなく時間で説明します。
20時間は10時間の2倍の時間です。
0時間は全く時間が経っていないことをあらわします。

時刻の例を時間になおすと、0時と10時は10時間、0時と20時は20時間となり、比率尺度となります。
なので、時刻は間隔尺度であり、時間は比率尺度となります。


統計学では母集団と標本という2つの概念があります。

母集団
測定者が調べようとしている測定値のすべての集まり。
日本に住んでいる人の平均睡眠時間を調べたいとしたら、日本に住んでいる全ての人が母集団となる。

標本
母集団から選ばれた測定値を部分的に集めたもの。
母集団から標本を抽出する場合は無作為に行われることが多い
このように無作為で選ばれた標本を、「単純無作為標本」もしくは「無作為標本」という。
日本に住んでいる人の平均睡眠時間を調べたいとしたら、日本に住んでいる全ての人の中から、1000人を無作為に選ぶことが「無作為標本」になる。


データとデータ収集

データセット
測定値の集まりのこと。
先ほどの平均睡眠時間の測定値が

8時間、6時間、7.5時間、5時間、4.5時間…

だったとします。
この時間の集まりが、データセットです。

統計的推測
標本の情報に基づいて、母集団について推測すること。
もう一度平均睡眠時間の例を使います。
上記の5人の平均睡眠時間は6.2時間になります。
それを基に、日本に住んでいる人の平均睡眠時間は6.2時間ぐらいではないだろうか?と推測することができます。

無解答バイアス
アンケートや電話調査をするときに、あまり回答したくない内容だと無回答が多くなってしまい結果が偏ってしまう恐れがあります。
例えば、A市で逮捕歴があるかというアンケートをとったとします。
内容は無回答が90%残り10%は逮捕歴無しだったのでA市には、逮捕歴がある人はいないという結論でした。
この内容で「A市には逮捕歴のある人がいない。」と結論づけるのは問題があります。


情報の集め方により、結果が偏ってしまい、的外れな結論を出してしまう恐れがあるので、情報の集め方には注意が必要です。



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[ 2009/03/04 22:49 ] 統計学 | TB(0) | CM(0)

ビジネス統計学【上】 まえがき

ビジネス統計学【上】ビジネス統計学【上】
(2007/03/16)
アミール・アクゼルソウンデルパンディアン・ジャヤベル

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統計学は意思決定を支える必須のツール。

MBAでも必修科目になっており、ビジネスの現場において、戦略や施策が当初の予定したような効果をあげているかを判断するうえで、強力なツールです。

例えば、自社サービスの変更による顧客満足度変化を調査したとします。
変更前には顧客満足度が平均77、サービスを変更後に無作為に100人にアンケート調査をしたところ、平均が82になりました。

平均が5ポイント上昇したので顧客満足度が上昇したように思えます。
しかし、偶然よくなったという人が多く選ばれただけかもしれません。
このような問題に、きちんと答えを得るために、統計学が非常に役に立ちます。

最近では、必要な場所に数字を入力するだけで、統計分析ができるソフトがありますが、何の知識もない状態でしようすると、出てきた結果が本当に正しいかわからないまま意思決定をすることになり、危険をともないます。
分析ソフトは、分析をしてくれますがその結果を見て、意思決定をするのは人間なので、最低限の知識は備えておくべきです。

投資のシステムもいろいろあるみたいですが、同じく意味もわからず使うのは危険です。
なぜかと言うと、上昇トレンドのときにたまたま統計学を使い大もうけした人が、「必勝投資システム」なるものを作ったとします。
しかし、その手法は上昇トレンドのときにしか対応していないものだとしたら…
下降トレンドに変わった瞬間そのシステムは損失を生むシステムになってしまいます。


統計学に興味のある方や、これから勉強しようと思っている方に役立ててもらえるように、細かく書いていきます。
私も、勉強を始めたばかりで誤りがあるかもしれませんが、もし誤りがありましたら、ご指摘していただけると嬉しいです。



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[ 2009/03/02 22:13 ] 統計学 | TB(0) | CM(0)
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