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  3. 2014年11月

お得な情報満載!! 買取価格情報

図解雑学 失敗学を買取しました

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「失敗は成功の母」「失敗は成功のもと」と考えられている“失敗“について書かれた本です。

図解雑学シリーズの本書は、要点別に「文章+図解」という方式に沿い、失敗学のポイントを整理してわかりやすくまとめててわかりやすいです。過去の失敗に蓋をして覆い隠すのではなく、あえて白日の下にさらすことで、同じ失敗を繰り返すことを防ぎ、失敗の原因を研究することによって生まれる、さらなる技術を創造すべきだ、とする失敗学の解説書です。

失敗の定義や分類から始まって、伝達上の問題や失敗情報の利用方法、実例を並べた失敗からの学び方や生かし方、失敗から創造を生む方法、失敗学からの組織と個人の生かし方、失敗学からみたリーダーや企業、というかなり幅広い多角的な論点で構成されています。
特に前提とする知識も不要で、理解しやすく、やさしく読めます。失敗に無関係な人間、組織、社会はいないのではないでしょうか。

失敗について知り、前向きに考え、致命的な失敗を避ける知恵を身につけて効果的な成長や成長の糧にしたいと考えている多くの方に、多少なりともヒントを与えてくれるのではないかと考えさせられる本です。

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ニセコイを買取しました

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現在、週刊少年ジャンプで連載中の漫画です!

10年前に仲良くなった女の子と「結婚する」という約束をする。楽はペンダントを持ち続け女の子は鍵を持ち続ける。

10年後、楽は転校生・桐崎千棘と出会い、なぜか親の事情で恋人のフリをしないといけなくなってしまう。

片思いの人小野寺小咲、橘万里花との約束の鍵を巡る学園ラブコメディ!

とざっとあらすじを紹介しました。

何よりも設定が面白いと思って試しに一巻を購入しました。

最初の険悪な雰囲気から都合上無理矢理恋人にさせられて好きでもないのにカップルのふりをするシーンのコメディセンスの高さもまた古き良きラブコメの匂いを感じがしました。
そこから少しずつお互いを知って、ちょっとずつ優しくなって、だんだんと仲良くなっていく感じが好きです。

今は割と最初から両想いのラブコメの漫画が多いだけにこうやってちょっとずつちょっとずつ歩み寄っていくラブコメっていうのは読んでいて結構に新鮮に映りました。

 

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なぜ、あなたの薬は効かないのか? 薬剤師しか知らない薬の真実 を買取しました

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風邪をひいたとき、頭痛のとき、腰や膝に痛みが走ったとき、花粉症やアトピー性皮膚炎などのアレルギー症状が出たときなど、薬は、日常生活になくてはならない関係にあります。

私たちは薬の効用によって痛みや症状を緩和させます。しかし、「薬はなぜ効くのか」、「自分は薬の性質をよく知っている」というシンプルな問いに正しく答えられる人はどれくらいいるでしょうか。
毎日の健康は、自分や家族が服用している薬について知ることから始まり、この本は「セルフメディケーションの時代」に必要な考え方を示しています。

薬が作用するメカニズム、副作用、薬害、ドラッグラグ(新開発の薬を患者に投入できるまでの時間差)そしてジェネリック医薬品など、薬に関するさまざまな事柄について記述した本です。
個々の薬の良否を説明した本ではなく、具体の薬を例にひきながらも、薬全般に共通する性質やメカニズムを解説した本です。
普段、当たり前のように服用している薬について、あらためて考え再認識できる本であり、の連続の本でした。
説明が丁寧で、文章もわかりやすく適度に図が挿入されていました。薬の知識がない素人の私にとっても、無理なく読める程度にやさしく解説した本でした。読んでよかったと思える良書です。

 

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この世で一番おもしろい統計学――誰も「データ」でダマされなくなるかもしれない16講+αを買取しました

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あなたは「統計学」と聞いて、何を思い浮かべるだろうか?
大学時代に単位を落とした苦い思い出ですか?
それとも日々職場で繰り返される売上データとの格闘でしょうか?
もしそうであってもご安心を。
統計学はおろか、数字や数式を見るだけで嫌になるような数字嫌いなド素人でも統計学の基本を理解できる工夫が、この本にはきっちり仕込まれていおり「マンガ仕立て」の入門書ではなくその最たる特長が、数式がゼロという点です。
本書の9割を占める本編には、統計学では必須の数式がでてきません。巻末に「数学好きならどうぞ」とわざわざ示して述べるだけです。
数式を使わずに「統計学の考え方」を伝授することに成功しています。

もうp値も標準偏差と言った統計学の概念につまづくことはなく、ビッグデータ時代を生き残るための最強の入門書です。

これまでに挫折した人も、これから学ぶ人も、この本で「統計学者の考え方」を学べば、「ビッグデータ時代」に役立つ統計学という「武器」を手にできること間違いなしです!

これから訪れるであろう「ビッグデータ時代」の頼れるお供にぜひ!

 

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