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戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック 単行本(ソフトカバー) – 2014/7/19

5つ星のうち 4.2 5件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、膨大なデータをビジネスの枠組みの中に組み込んで活用することが重要課題となっています。
つまり、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。
本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。
データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。

内容(「BOOK」データベースより)

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 456ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2014/7/19)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873116856
  • ISBN-13: 978-4873116853
  • 発売日: 2014/7/19
  • 商品パッケージの寸法: 3 x 15 x 21 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.2 5件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 126,849位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
英語版原書をすでに読んだ者です。データサイエンスとは?何がポイントか?というところを、難しい数学的な部分を極力排除しながら(読み飛ばすならここ、という親切なマークつきで)書いてあり、広くポイントをおさえたい方に最適な本だと推奨します。

CRISPといった標準プロセス、Decision TreeやClusteringなど様々なアルゴリズムの話、Confusion Matrix、Overfittingなどどのように作ったモデルを評価すべきか、さらにはText Mining概要まで幅広く学べます。ひとつひとつ深く書き過ぎず、飽きずにまずは概要を学べます。その上でこの本の後には、さらに別の書籍で興味のある分野を深く学ぶことができると思います。実際アメリカの大学で教本としても利用されています。

この著者Provost教授にも何度かお会いしましたが、一般企業で働いた経験、数多くの企業コラボも通じて、アカデミック観点だけではない、現実に即したデータサイエンスの考え方もとても好感を持ちました。何より、毎年のようにNYU Sternで生徒が選ぶもっともすばらしかった授業、に選ばれています。

海外に出て行く人は、まずこの本で理解して、改めて英語の原書を読んで、対応するデータサイエンス用語を学ぶのを使うのも良いかもしれませんね。
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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 2015/5/4
形式: 単行本(ソフトカバー)
データサイエンスの本。最初の方に「化学とは試験管について学ぶことではない」とあるように、この本にはHadoopは出てこないし、BIツールの比較も無ければ、Rすら出てこない。そのようなツールや技術の重要性は十分認めつつも、データ分析に関する論理的な分析手法や理論及び実務へ適用する場合の留意点に特化した内容になっている。

CRISPデータマイニングプロセス(ビジネスの理解⇔データの理解⇒データの準備⇔モデリング⇒評価⇒適用/ビジネスの理解)。データマイニングプロセス。セグメンテーション。帰納法。回帰分析。ツリー帰納法。損失関数。汎化。オーバーフィッティングとその回避方法。類似度と距離。クラスタ。分類器。ベイズ理論。ROC曲線。リフト値。非正規データの特性。リンク予測とソーシャルレコメンド。共起とアソシエーション。プロファイリング:典型的な行動の見つけ方。データサイエンスとビジネス戦略。このような内容が取り上げられている。

タイトルに「入門」とあるが、データサイエンスについての基礎知識がないと理解するのは難しいと思われる。網羅性は広く、なかなか詳しいし、分量も結構ある。わかりにくいというほどではないが翻訳ものなのである種のまわりくどさはあるものの、非常によくまとめられている。データサイエンスに携わる人にとっては、良い本である。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
新しい領域は定義が曖昧だったりすることが多いですが、その辺りを明確にしている

また、あまり技術的な詳細を思い切って入れていないので読んでいて付いていけなくなることもない

原書は読んでませんが、訳に不自然さは感じず読みやすかったです
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
専門用語を使って説明されていて、例えばオッズだとか、あまり統計の入門書に出てこない話題がさらりと出てくるので、事前に別の本で学習しないと読むのにはかなり困難がありそう。情報量を使った解説などもあり、バックグラウンド知識として結構なものがないと理解が難しい。

ただ、そういう部分が理解できると、説明が理論的で、内容の理解が深まる。読むのに時間がかかるが、
類書にはない内容をカバーした良本と思われる。
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この本のせいではなく、自分に知識がないので歯が立たなかった、という感じ。
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