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ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門 単行本 – 2014/6/25

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商品の説明

内容紹介

現場の仕事に使えるデータ分析力が身につく

リアルな8つの事例ごとに、ビジネス上のさまざまな問題を解決に導くまでの分析ストーリーを、
実績ある企業の分析実務者2人が解説。各事例のログデータとフリーソフトRのスクリプトを使って
実際に自分で分析の追体験をすることが可能です。

現在、ビッグデータには大きな注目が集まっています。
可能性を秘めたビックデータを実際のビジネスで役立てるには

★データと現実の問題をしっかり結びつけて解釈する
★データを多様な分析実務で使えるように保存する
★データを分析手法にあわせて加工する
★目的にあった適切な分析手法を選択・実行する

などのトータルなスキルが必要となります。

本書は、データ分析業務を行なっている著者が実際に現場で育ててきた、
意味のある結果を導くデータサイエンスのノウハウを
8つのケーススタディを通して解説しています。

各ケースのサンプルデータ、Rスクリプトは
弊社Webサイトからダウンロードすることができますので、
ご自身のPCを使ってリアルな分析を追体験できます。

データサイエンスとはどういうものかを知りたい人、
プロのデータサイエンティストのスキルを身につけたい人、
データ分析に関わるすべての人にとって、最良の1冊です。

[目次]
第1章 データサイエンティストという仕事
第2章 ビジネスにおけるデータ分析フロー
第3章 [ケーススタディ1]なぜ売上は減少しているのか?
第4章 [ケーススタディ2]どの属性の顧客が離脱しているのか?
第5章 [ケーススタディ3]どっちのバナーの反応が良いか?
第6章 [ケーススタディ4]集客効果の高い広告の組合せはなにか?
第7章 [ケーススタディ5]過去の行動から現在の行動が予測できるか
第8章 [ケーススタディ6]どんな顧客群をターゲットとすべきか?
第9章 [ケーススタディ7]どんな行動をした顧客が継続利用するか?
第10章 [ケーススタディ8]楽しさが最大になるチーム編成を作るには?

内容(「BOOK」データベースより)

どうしたら減少した売上をもとに戻せるか?顧客離れの原因はどこにあるか?より効果的な広告の出し方は?リアルな8つの事例ごとに、解決に至る分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者2人が解説。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本: 272ページ
  • 出版社: SBクリエイティブ (2014/6/25)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4797376333
  • ISBN-13: 978-4797376333
  • 発売日: 2014/6/25
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 15 x 2.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.0 37件のカスタマーレビュー
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(1)ビジネスにつなげる形で問題を捉えて、それに貢献するようにデータ処理をしなければ、データサイエンスとかデータアナリティクスはおもしろくないヨ、という点に感銘と同感を覚えました。
(2)R(あーる)というオープンソースを使ってデータを直接さわるところがよい。Rのインストールは、ちょー簡単です。また、RをつかってデータをCSVにできるので、たとえば、クロス集計という一番基本的なデータサイエンス技法は、エクセルでもできます。
こういう、具体的にデータサイエンスを「扱える」本としては、初めての本ではなかったでしょうか。
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データ分析をRの例と共に記載した本

データサイエンスの本はわかりやすいのは統計的に「?」が付くのが
多いのですが、この本は少し違うみたいです。

オンラインゲーム会社のデータの例で学ぶデータ分析の本です。
本の構成は、データサイエンティストという仕事を解説し、ビジネスにおけるデータ分析フローに
ついて簡単に触れています。
分析も、統計の入り口ヒストグラム、クロス集計から、重回帰分析、ロジステック回帰、クラスタリング
決定木、そして機械学習まで広がりをもって扱っています。
それぞれの分析は、オンラインゲーム会社の課題を解決するために分析を行う内容になっており
データを用いた問題解決になっています。また、それぞれの分析で使ったRの解析もあり
オンラインで用意されているデータを用いれば実際に確かめることも可能になっています。

すごいですね。普段SPSSを使っている私としてはRはプログラミングが入り
少し大変という感じがしていたのですが、Rのプログラム解析も入っている
(しかも入門編)が入っているのはとてもありがたいです。
また、それぞれの分析方法も納得感の高い物で、データから
こんなことまで分析できるんだぁ
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普段は、SPSSのModelerを使っています。 使いやすさは、Modelerですが、小回りの聞きそうなRを期待して読んでみました。
事例をベースに説明があるので、比較的わかりやすいと思います。 データ分析も、実際いろいろ試して、相関がありそうなものを探す試行を繰り返す必要があり、数字だけでなく実際の状況を見て評価する必要があり、その点でも、事例があって、参考になりました。
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ビジネスの世界で使われているデータサイエンスの手法は、生物化学・医学研究などの分野でビッグデータを解析するときにバイオインフォマティクス(システム生物学)という名前で活用されてきている。私は、その分野で研究するものだが、バイオインフォマティクス関連書では、良著がないので、その基礎ともなるビジネス書である本書を手に取ってみた。本書は3日あれば、データのインプットをしながら通読可能。優れているのは第1章で、データサイエンティストは、1)ビジネスの理解(企画・営業担当者)、2)統計学の理解(学者・研究者)、3)データ処理の理解(ITエンジニア)に長けている3タイプがあり、それぞれの連携が必要としていることで、これは生物化学・医学研究にも共通する内容。2章ではデータ分析の過程を5つのフローとし、1)現状把握、2)問題発見、3)データの収集と加工、4)データ分析、5)解決案に分けている。続く3-10章は、実際のデータを用いて、上記の5つの過程の実例を示していくが、力点は3)におかれ、手元のデータをいかにRを用いて、データプログラムに入力できる形に加工できるかが詳述されている。一方、4)でデータをグラフなどでビジュアル化したり、統計的に解析する段階になると、詳細は各プログラムに譲るなどとしており、本書だけで、グラフを書いたり、結果を導くのは困難。本書は、データをインプットする形までが詳述されて...続きを読む ›
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Rの説明も分析手法に関する説明も、いずれも中途半端なように思います。
データ分析部署がどんなことをしているのかに興味があれば、読み物としては面白いかもしれません。
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データの性質、分析の目的、それに合わせてどの分析手法を使うか、という説明がとてもクリアーでわかりやすくてよい。
Rのどのパッケージのどの関数を使うかということ、そしてその実際の使い方と、使った結果の「見方」がわかりやすくてよい。

明らかにしたいこと(目的地)へ、複数の分析手法をどのように使ってたどり着くか、というストーリーがしっかりできているので、わかりやすい。 
 
もっと詳しく、もっと多くの例を使って、もっと学びたい、と思わせてくれる。
実際、自分でこのように使いこなすことができるようになるためには、本書の「入門」だけでは足りない。
ぜひ、本書に続く「中級編」を出してほしい。

 
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