“0”からはじめる 入門データ・サイエンティスト

概 要

ビッグデータを有効に活用するデータ・サイエンティストを目指す人、データ・サイエインスな見方や分析手法が知りたい人のための入門書です。まだ定まった定義がある職分ではありませんが、膨大なデータの中から有用な意味を探し出すプロフェッショナルとして「データ・サイエンティスト」が注目を集めています。本書は、データ・サイエンティストとは何者なのか、ドラッカーに学ぶデータ・サイエンティストの心構え、統計解析の基礎知識から相関分析、回帰分析、中心極限定理といった具体的な手法まで取り上げ、データ・サイエンティストに必要な知見やスキルについて解説しました。ビッグデータからリトル・ナンバーズまで、データ分析と統計スキルが身につきます!

著者 BSRビッグデータサイエンス研究会
価格 本体1400円(税別)
ISBN 978-4-7980-4108-7
発売日 2014/5/1
判型 A5
色数 2色
ページ数 236
CD/DVD
対象読者 入門
シリーズ
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目次

第1章 ビッグデータ時代のデータ・サイエンティスト

1-1 マネーボール

1-2 野球とデータ・サイエンティスト

1-3 お宝を見つけたアスレチックス

1-4 「真理の大海」の前で遊ぶ子供達

1-5 ビッグデータとデータ・サイエンティスト

1-6 背景にあるハードとネットワークの高度化

1-7 ビッグデータがもつもう1つの特徴

1-8 データ・サイエンティストほど素敵な仕事はない

1-9 データ・サイエンティストの素養とスキル

Management Science 1 マネジメントとは何か

1-10 データ・サイエンティストの活動の場は極めて広い

column 1 ヒューリスティクス

第2章 経営に役立つデータ分析を考える

2-1 3人の石工

2-2 マネジャーにこそ必要なデータ・サイエンティストの視点

2-3 データ・サイエンティストに必要なマネジメントの素養

2-4 ブレイクダウンで考えるバランス・スコアカード

2-5 戦略を4つの視点で記述する「戦略マップ」

2-6 尺度と評価基準│KPIを把握する

2-7 標準的なKPIを理解せよ

Management Science 2 知っておきたい標準KPI

2-8 KPIオリエンテッドなデータ分析

2-9 KPIオリエンテッドなデータ分析の基本手法

2-10 PDCAの重要性とその落とし穴

2-11 制約理論とボトルネック

2-12 「集中の5段階」を意識せよ

2-13 「集中の5段階」的PDCAを実現せよ

column 2 ハイキングの比喩

第3章 統計の基本について理解する

3-1 知ってるようで実は奥が深い「平均」について考えてみる

3-2 算術平均とは異なる平均「幾何平均」と「調和平均」

Do It Excel 1 関数を使った多様な平均の算出

COLUMN スミスさんは本当に平均的な人物?

3-3 個々のデータの重要度を勘案しながら平均を割り出す方法

3-4 中央値と最頻値で平均とは異なる物の見方をする

3-5 無味乾燥なデータの羅列から度数分布を作成する

3-6 度数分布からヒストグラムを作成する

Do It Excel 2 ヒストグラムの作成

3-7 データの分布を示す「ばらつき」に着目せよ

3-8 最大値と最小値のレンジからばらつきを見る

3-9 統計学にたびたび登場する「分散」も実はばらつきの指標

3-10 分散の平方根をとる「標準偏差」平均で割り算する「変動係数」

Data Science 1 統計学のキモ! 分散・標準偏差・変動係数をしっかり理解する

Do It Excel 3 分散・標準偏差・変動係数を計算する

3-11 標準正規分布を知らずに統計学は語れない

3-12 さらに理解すべし、「基準値」そして「偏差値」とは何か

3-13 標準偏差を在庫管理に活用する

Do It Excel 4 手元にあるべき現金はどれくらい?

column 3 6σ(シックス・シグマ)

第4章 データに意味のある関連を見つけ出せ─相関分析

4-1 ビジネスにおける相関関係の重要性

Management Science 3 相関関係と因果関係の違いを理解せよ

4-2 相関関係を見つけるための基本手順

4-3 相関分析の最初の一歩、それは「見える化」

4-4 相関係数は相関関係の強さを示す

Do It Excel 5 相関図と相関係数を示す

4-5 相関関係をアンケートに活用する

4-6 アンケートの結果から相関マトリックスを作成する

Do It Excel 6 「分析」ツールで相関関係をはじき出す

4-7 平均値との比較から満足度分析図を作成する

4-8 満足度分析図から施策の方針を立案する

Do It Excel 7 散布図で満足度分析図を作成する

4-9 相関関係を見つけるコツは「セグメント化」にあり

Do It Excel 8 パレート図を作成する

4-10 カテゴリー間の相関を見つけるクロス分析の基本手法

Do It Excel 9 ピボットテーブルでクロス分析を実行する

column 4 「データ分析」ボタンがない!

第5章 過去のデータから将来を予測せよ─回帰分析

5-1 「回帰分析」で将来を予測する

5-2 エクセルを使えば回帰直線もラクラク描ける

5-3 回帰直線の精度を表す「R2値」

COLUMN 回帰直線式が同じときには

Data Science 2 R2値の背景にある考え方を理解する

Do It Excel 10 関数で回帰係数と切片を算出する

5-4 回帰分析と分析結果の数字の意味を理解する①

5-5 回帰分析と分析結果の数字の意味を理解する②

Do It Excel 11 回帰分析表から回帰式を導く

5-6 複数の説明変数をもつ「重回帰分析」

5-7 エクセルがあれば重回帰分析もお手のもの

5-8 重回帰分析から数式を立てる

5-9 新聞広告と店頭プロモーション、貢献度が高いのはどっち?

5-10 質的データを量的データに変換して重回帰分析を実行する

5-11 質的データを数字にしてさらにシンプルに

Do It Excel 12 「あり」「なし」を数値に変換する

5-12 数量化した表から重回帰分析を実行する

5-13 回帰分析表をチェックして効果的なプロモーションを考える

column 5 簡単そうで難しい確率の問題

第6章 その違いに意味があるのか分析せよ─検定

6-1 仮説があり得るか確率的に確かめる「検定」

6-2 1億個のデータから1000個を標本として抽出し平均を算出する

Data Science 3 中心極限定理

6-3 サイコロを振って検定を実体験する

Do It Excel 13 二項分布グラフを作成する

6-4 検定の基本的な手順を理解する

6-5 このランチの価格は地域平均よりも安いか?

Data Science 4 両側検定と片側検定

Do It Excel 14 平均に違いがあるかを調べる①

6-6 異なる量販店の平均販売台数に違いはあるのか?

Do It Excel 15 平均に違いがあるかを調べる②

6-7 3つのグループ間に違いがあるかを調べる

6-8 「分散分析」で料理の評価に違いがあるのかを調べる

6-9 分散分析でわかった料理の評価に対する有意な違い

column 6 平均への回帰

第7章 非構造データを構造化せよ─Rの活用とクラスター分析

7-1 データ分析のデファクト・スタンダード「R」

7-2 まずはここからスタート! Rの基本操作をテキパキ学ぶ

Do It R 1 データセットを読み込む

7-3 データ・サイエンティスト御用達箱ひげ図を作成する

Data Science 5 箱ひげ図の意味を理解する

Do It R 2 パッケージの導入

7-4 Rにもできる回帰分析の実行

7-5 Rだったらできるクラスター分析の実行

Do It R 3 Rでクラスター分析を実行する

Do It R 4 都市間の距離をビジュアル化する

7-6 ブラック・スワンに気をつけろ

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