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

Amazon商品の説明より

『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

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」の基礎知識を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？ データ処理基盤の進歩とデータ活用方法の変化 オープンデータがビジネスを変える 不足するデータサイエンティストの育成拡大 データサイエンスを前提にしたビジネスセンスが重宝される時代 1-2 社会に不可欠なデータサイエンス 天気予報の仕組みはデータサイエンスのたまもの 「勘と経験」のみから統計を使った商品補充で差をつけろ 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 データを活用したビジネスを企画する力 データサイエンスを支える統計知識 アナリティクスを実現するITスキル 1-4 問われるのは専門家を組織化する「つなぐ力」 Column「データが語る」とはどういうことなのか 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 Columnまずは分析の目的地を絞り込む 2-2 個々の好みを予測するレコメンドエンジン 戦略に合ったレコメンドエンジンを選ぼう アマゾンを支えるアイテムベースの協調フィルタリング レコメンドエンジンに必要なのは「進化し続けること」 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 まずは現状把握から 十人十色の嗜好を意識したコンテンツ構築 魅力的なデザインを統計的にテストする 継続的な「PDCA」が最適化のカギ 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 ソーシャルメディア・アナリティクスの仕組み 代表的なソーシャルメディアの分析ツール 2-5 位置情報がもたらすマーケティングの新時代 今いる場所だけが重要なわけではない Column ARを活用した決済で購入につなげる 導線推定で人の流れを可視化する 業態によって異なる活用方法 2-6 ビッグデータ時代の個人情報保護 リアル世界での個人の行動履歴が収集可能に 意図せず個人が特定されてしまうケースも Columnゲノム解析で天才を発掘？ 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 初公開！構造化データサイエンスモデル［SDSM］ 3-2 データの特徴を把握する記述統計学 どちらの商品の在庫を多く持つべきか Columnばらつき度合いを理解してビジネスリスクを管理する 3-3 サンプルから全体を推測する推測統計学 難解な数式を使わず答えを導くモンテカルロ法 モンテカルロ法を補強するマルコフ連鎖 3-4 帰納的に事象を推論する探索的データ解析 概念化の代表「基準変数ありデータ解析」 探索的データ解析は「魔法の箱」か？ 3-5 身近なところで使われている予測モデリング 野球を科学するセイバーメトリクス 脳神経回路をモデルにしたニューラルネットワーク 統計学で効果を見極めろ！分散分析 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 Column確率や統計の落とし穴 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 人工知能研究から生まれた並列分散処理技術 属人と組織、直列と並列［並列分散処理の本質］ オープンソースソフトウエアという新たな潮流 オープンソースソフトウエアの活用例 NoSQLデータベースと統計解析ソフトウエア 4-2 データの正しい扱い方 データ起因リスクを把握する 目的に応じたデータの取得範囲の選定 Columnオープンデータとそれを活かす目利き力 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 Columnビッグデータで駆逐される車載ナビ!? 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 Column日本を飛び出して気づいた一専多能の優位性 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 分析の前提や限界を認識していること 特徴次元空間を意識できること 一専多能型のコミュニケーション能力を保持していること 情熱とリーダーシップという姿勢 Columnタフなニューヨーク時代で得たもの 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］