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データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方 単行本 – 2013/11/7

5つ星のうち 3.9 10件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

データ分析力を生かせないビジネスパーソンはこの先、生き残れない――。
ビッグデータのビジネス活用に関心が高まるなか、
その成否のカギを握る方法論と人材に注目が集まっています。
それが「データサイエンス」および「データサイエンティスト」です。

本書は、社会人の必須知識になりつつある
「データ活用」に取り組むビジネスパーソンを対象に、
意思決定を最適化する「データサイエンス」の基礎知識
身につけていただくための書籍です。

複雑で難解になりがちな統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を
俯瞰的に理解してビジネスに活かせるようになるのが本書の狙いです。
数多くのデータ分析プロジェクトの現場では、
「ビジネス」ありきではなく「データ」ありきの曖昧な態度で
データ分析に取り組んでしまい、うまく行かなくなるケースが多々あります。

ビジネス領域におけるデータ分析は、
企業戦略・戦術や業務プロセスでの意思決定を支援するためのものです。

いかに画期的な分析結果が得られても、
それがビジネス活動に影響を与えられなかったり、
成果につながらなければ人材やシステム投資の無駄遣いです。

「データ」ありきではいけない。こうした著者の思いから、
データサイエンティストになりたい人だけでなく、
一般のビジネスパーソン、例えば、マーケティング部門や経営企画部門、
営業部門、IT部門などに属する方にも読んでいただけるよう、

「データ分析の基本」を具体的な事例を交えながら平易に説明しています。

【特徴】
・日本屈指のデータサイエンティストによる書き下ろしです。
・この1冊で、ビジネス活動に役立つデータサイエンスを一通り理解できます。
・日々の生活で体験する身近な事例から先進的な企業事例までを具体的に紹介します。
・統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を平易に解説します。
・巻末に「図解 統計の基本」を収録しています。


【目次】
はじめに

第1章 「データを操る力」を使いこなせ!
1-1 なぜ今、データサイエンスが注目されているのか?
1-2 社会に不可欠なデータサイエンス
1-3 膨大なデータを操る「目利き力」と、それを支える3要素
1-4 問われるのは専門家を組織化する「つなぐ力」

第2章 ビジネス戦略を支えるデータサイエンス
2-1 すべてのプロジェクトの最初の山場 ─ 「発射台と的」の設定
2-2 個々の好みを予測するレコメンドエンジン
2-3 「勘と経験」に頼らない魅力的なウェブサイトの作り方
2-4 クチコミを科学するソーシャルメディア・アナリティクス
2-5 位置情報がもたらすマーケティングの新時代
2-6 ビッグデータ時代の個人情報保護

第3章 データサイエンティストでなくとも知っておきたい統計基礎
3-1 ひと目で分かる! データ分析の全体像
3-2 データの特徴を把握する記述統計学
3-3 サンプルから全体を推測する推測統計学
3-4 帰納的に事象を推論する探索的データ解析
3-5 身近なところで使われている予測モデリング
3-6 コンピューターに人間の思考回路を持たせろ! 機械学習

第4章データ分析のためのIT技術
4-1 データ処理基盤を支える技術
4-2 データの正しい扱い方

第5章 データサイエンスで未来を切り開け!
5-1 イノベーション創出のための視点を与えるデータサイエンス
5-2 データからイノベーションを生み出す3カ条
5-3 イノベーション創出のためのエンパワーメント型リーダーシップ
5-4 One for all, All for oneの精神
5-5 データサイエンティストとは何者なのか?初めて明かされる3つの素養
5-6 ともに未来を切り開こう

おわりに
謝辞

付録A [図解]統計の基本
付録B 構造化データサイエンスモデル[SDSM]

内容(「BOOK」データベースより)

勝ち残るビジネスパーソンの必須知識を身につけよう。マーケティング部門、経営企画部門、営業推進部門、情報システム部門。企業の経営戦略・戦術、現場の業務プロセスでの意思決定を支えるデータ分析力。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本: 284ページ
  • 出版社: 日経BP社 (2013/11/7)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4822249786
  • ISBN-13: 978-4822249786
  • 発売日: 2013/11/7
  • 商品パッケージの寸法: 18.8 x 13 x 2.2 cm
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トップカスタマーレビュー

投稿者 Edgeworth-Kuiper Belt 殿堂入りレビュアートップ10レビュアー 投稿日 2013/11/12
形式: 単行本
ビッグデータの時代を迎えて、データサイエンスが注目を浴びている。本書は、実際のデータサイエンティストによる、データサイエンス分野の基礎知識について紹介した入門書である。データサイエンスとは何か、レコメンドエンジンやコンテンツ改善といった用途、そのための統計の基礎知識、データサイエンスを支えるIT技術、データサイエンティストに必要なスキルと心構えといったことが載っている。一般向けに書かれてあるので、高度な数学の知識は不要である。しかし、随所に、著者たちの豊富な経験に基づく知見が盛り込まれており、入門書といっても単なる教科書的な内容にはとどまっていない。

逆説的だが、データサイエンティスト任せではいけないという。ビジネスにおけるデータ分析は、企業戦略や業務プロセスでの意思決定を支援するものであるから、「データ」ありきではなく「ビジネス」ありきでないといけない。データを俯瞰的に捉えて、目的と課題を見失わないこと。いわれてみれば当然のようだが、実際は目的が曖昧な依頼が多いという。プロジェクトチームにおいて、専門家をつなげるコミュニケーション力の重要性といったことにも言及している。

統計に関する解説においては、分散や標準偏差、モンテカルロ法、マルコフ連鎖、セイバーメトリックス、シグモイド関数などの話が登場するが、基本的に付録部分を除いて式はほとんど
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形式: 単行本
データサイエンスを学ぶ上で、比較的初心者にわかりやすい文章でした。
1文1文が洗練されていて、かつ濃密なので、理解するのに私は時間がかかりましたが、何度か読んでみれば、本書の内容をすべて腑に落ちるレベルまで持っていけそうな予感を持ちました。時折この本を読んでいこうと思ってます。
実は一度挫折して読むのをあきらめていた時期があったのですが、再度の挑戦で「あっ判る」と思え読了できました。
なので、本書を入手してさあ読もうとしたとき、「わからん」と思っても読み返すといいと思います。
いい勉強になりました。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
アンケート調査、顧客データ、閲覧履歴、購買履歴などデータサイエンスとまではいかないでも、ちょっとしたデータを扱ったり、それを判断材料にする人が、最初に読むべき本と思いました。
何をどう分析したらいいのかという、入り口がわかるようになります。あとは個別の専門書を読めばよいと思います。

実例も身近でわかりやすく、理論だけでなく、感覚として、そういうことなのね!とわかるので、忘れにくい。

自分は以前、顧客アンケートや顧客の閲覧履歴を見ていたことがあり、そのときにこの本を読んでいたら、もっと効果のあるKPIを導けたなと思います。
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形式: 単行本
1.書かれている内容は一般に良く知られている事例は多く、新たな気づきを与えるようなものは少ない。最近はこの手のビッグデータの活用事例の紹介本が増えているが、本書の半分はそういう内容である。

2.データサイエンスというほど高度な内容を扱っていない。第3章の内容も平易な統計基礎ばかりである。一部高度な手法も「紹介」はされているが、ほとんどさわり程度で(手法については理解させようと意図して書かれておらず紹介のみなので)、この分野の初心者はまったく理解できないであろう。

3.データ分析の心得みたいな内容は散発的に登場し的を得ているが、この点については、河本氏の『会社を変える分析の力』の方が詳しいし分かりやすいと思われる。

4.データサイエンスの入門というより、「よくわかるビッグデータの使い方」と言う方がしっくりする。著書はどうしても「データサイエンス」言葉を使いたかったという印象を受ける。

5.本書がターゲットとする読者層は、データサイエンティストを目指す実務家ではなく、ビッグデータで何ができるのか、どういうことをするのかを概観したい経営層や分析を(実際にせずに依頼するだけの)クライアント企業の担当者だと思われる。データサイエンティストを目指す者にとっては内容が薄すぎて、正直この本を読んでもなれないと思
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形式: 単行本
内容は盛りだくさんだが、総花的で、一冊読み通して、何か身についた、という実感はわかない本だった。
図表とか、かっこよく整理されていたのだが、別に頭に入り易いというものでもない。
統計学を俯瞰できるという点ではよい。従来の統計学の本で省かれていたので、ちょっと整理できた。
中公新書のように、もう少し格調高くして、余白をすくなく、かつ、紙厚ももう少し薄くして頁を増し、解説を丁寧にして、再度、出版して欲しい。
データ系の入門書はあんまり良い本がないので、惜しいと、言わざるを得ない。
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