入試問題をテーマにした日本史学習の決定版!入試だけでなく、一般教養としても重宝する歴史がまるごとわかる一本です。


入試問題の本文をそのまま収載した「そのまま出るパターン」の日本史版です。
過去二十数年分の入試問題を完全データ化し、非常に高い正確さで出題頻度を分
析しています。

ただ答えを暗記するのではなく、問題の本文ごと頭に入れることで、入試問題の
ポイントを丸ごとつかむ事が出来ます。

集中して勉強したい人にも、空き時間に少しずつ進めたい人にも有効的な一問一
答方式の勉強法で、日本史をマスターしましょう。

この一冊で世界史の知識は全てカバー!直近の入試問題を分析、出題頻度ごとにデータ化した内容は、長く使える貴重な音源となっています。常に学習したい方は、是非!


空所補充、文章選択、正誤、論述・・・
世界史の入試問題の出題方法にはいくつかありますが、
受験生の皆さんはどの方法に一番慣れておくべきなのでしょうか。

著者の長年にわたる研究や数多くの生徒の声をまとめた結果から、
全入試問題の約50%が“空所補充問題”であり、すべての出題方法の基礎にある
「知識」を増やす方法として、最も適した学習法は“空所補充”的学習法という事
がわかりました。

また、入試問題は「出題パターン」があります。
一年の間でも似たようなパターンで様々な大学で出題されています。
本書では、入試問題の本文をそのまま出題しており、
さまざまな「パターン」で覚えることによって入試に直結した暗記法で学習する
ことができます。

また受験生が手薄になりがちな「近代史・現代史」が非常に充実しているのも特
徴です。
本書をおおいに活用し、最高の結果を得られるように、勉強してみませんか?

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

本タイトルには付属資料が用意されています。
お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audibleカスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：マスターピース
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。

■大前研一氏を中心とするマッキンゼーコンサルタントが語る「市場で勝つための4つの戦略」を新装刊行 経営戦略を「市場ニーズを満たすビジネスにおいて、競合に相対的に打ち勝つことで、自社の収益を継続的に確保する方法」と定義した場合、市場の成熟度が増すほどに"競合に相対的に打ち勝つ"ということは困難なものとなります。

本書は、市場が成長期から成熟期に遷移していた1980年代にプレジデント社から発行された『マッキンゼー...

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
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IT業界では、2011年～12年は「クラウド化」、12～13年はそれに加えて「ビッグデータ」がテーマだという。「ビッグデータ」とは何なのか。どう使うのか。

　スマートフォンやSNSの普及に伴い、そこから集まる口コミや購入・行動履歴などの情報が急増している。サーバーの能力向上によって、その膨大なデータを保存し、分析することが可能になった。今この「ビッグデータ」によって、マーケティング、製品開発、防災などが変わりつつある。これまで、IT投資はコスト削減に使われることが多かったが、ビッグデータは売上高を伸ばすために活用できる。多くの企業が注目する理由も、そこにある。

　では、先進企業はどのように活用しているのか。本書では、小売り、外食などの実例を見ながら、導入する企業側の目線でビッグデータを考える。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

有史以前からまだ見ぬ近未来まで――
経営戦略の系譜をたどり、実践と理論の叡智を再編する

経営戦略論は何を探究し、科学として、実務として、どのような発展と進化を遂げてきたのか。本書は、有史以前からAI時代まで、戦略論の議論を俯瞰する壮大なストーリーである。

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
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「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

オンワード、三陽商会…、中高年世代なら誰もが知る有名アパレル企業が急速に力を失っている。

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．