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もはや「データサイエンスって何それ?」が許される時代ではありません。
英語や会計、そしてプログラミングと肩を並べる「ビジネスパーソン必須の教養」となりつつある、いや、既になっていると言っていい。それが 'データサイエンス' です。
とはいえ正直、データサイエンスは難しい。「自分の仕事にデータサイエンスの知識を落とし込んで、的確かつ精度の高いデータ分析を〜」なんてレベルまでの道のりは果てしなく遠い。
では一体どこから、何から手をつければいいのでしょうか?
まずは、主要な重要用語の意味を理解しましょう。「何となく理解できたような気がする」くらいでも無問題。その上で「各知識が実践の場面でどのように活かされているのか」を理解してください。いや、体感してみるだけでもいいでしょう。
データサイエンスへの第一歩はそんな感じでOK。
そして本書は間違いなく、「そんな感じ」をギリギリまで実現してくれる一冊なのです!
◎本書の目次
第一部 重要用語編
データサイエンスの基礎 データに隠された関係性を紐解くためのキーワード
01 推計統計学
02 確率統計・離散型確率分布
03 連続型確率分布
04 統計的検定
05 t検定
06 1標本の場合のt検定
07 カイニ乗検定
08 相関関係と因果関係
09 因果推論
10 セレクションバイアス(選択バイアス)
第一部 実践スキル編
統計学の観点からマーケティング施策の効果を最大化する!
■分布を確かめればデータの罠にハマらない
■因果関係が本当にあるかはどうかは分からない
■因果関係を突き止めるカギは、ランダム化比較実験(RCT)にあり!
■表面的な違いに惑わされず、統計的な違いを確かめて意思決定を行う
第二部 重要用語編
数理モデルと機械学習の基礎 世の中の事象をモデル化し、予測・分類するためのキーワード
01 数理モデル
02 機械学習
03 教師あり学習と教師なし学習と強化学習
04 線形回帰分析
05 ロジスティック回帰分析
06 階層的クラスター分析
07 非階層的クラスター分析のk-means法
08 主成分分析
09 サポートベクターマシン
10 決定木
11 k近傍法
第二部 実践スキル編
機械学習手法を組み合わせ顧客のインサイトを探り、顧客生涯価値を最大化する!
■クラスター分析で、複雑なデータから特定の傾向があるグループをあぶり出す
■ロジスティック回帰分析を使ってユーザーの離反を防ぐ
第三部 重要用語編
機械学習の応用 強力な機械学習手法を理解しビジネスシーンで扱うためのキーワード
第三部 実践スキル編
AIという言葉に騙されず、本質を理解してビジネスを正しい方向に導びこう!
第四部 重要用語編
ビジネスの理解からデータの調理 モデル構築前の重要なプロセスを理解するためのキーワード
第四部 実践スキル編
需要予測のプロセスを学び、現場の課題感を分析に落とし込めるようなる!
第五部 重要用語編
モデル構築から現場への導入 良いモデルを構築し、継続的にビジネス価値を生み出すためのキーワード
第五部 実践スキル編
機械学習モデルを現場に導入して、ビジネスにおけるインパクトを出せるようになる!
・株式会社ダブダブ代表取締役 データサイエンティスト 上野 佑馬
・版型:B5変
・総ページ数:208
・ISBNコード:9784802614023
・出版年月日:2023/02/27
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一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全 シンプルにわかる49の用語と13の実践 / ソシム
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