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データ分析がぐるっとわかる本

データ分析がぐるっとわかる本
データ分析がぐるっとわかる本
著者：豊田 裕貴
出版社：すばる舎
出版日:2014/9/23

Amazon商品の説明より

「データ分析がぐるっとわかる本」

「会社のデータを活用したい」「データ分析って何だろう」そう思ったらまず手にとってほしい1冊。複雑で理解が難しい統計・データ分析のやり方を、「要約」「関係性」「分類」「縮約」の4つの手法を軸に、ぐるっとシンプルに解説しました。
全体像がわかれば、データの扱い方が見えてくる! データの見方、作り方、切り口が、サクッと頭に入ります。


目次

はじめに
第1章そもそもデータ分析って何をすればいいの?
「要約」「関係性」「分類」「縮約」の4つの手法
1ビジネスデータは誰でも活用できる
2「集計」で、得られる情報と捨てられる情報
3集計前のローデータを詳しく見てみよう
4データから情報を得る4つの手法
5結局、データ分析の目的はこの2つ
6得られた情報はどれくらい正しいか？
第2章基本的な指標で、現状を把握しよう
「平均」や「分散・標準偏差」などを押さえる
1まずは「要約」を使ってみよう
重要 量的データと質的データ
2グラフでデータを視覚化する
重要 質的データの代表的なグラフ
3「平均」と「分散」と「標準偏差」について
4ばらつきの大小で何が判断できる？
重要 比較に役立つ「単位消し」
5「標準化」と「偏差値」とは何だろう
6折れ線グラフの活用のポイント
第3章「関係性」の有無を見極めよう
結果に影響する要因から外れ値まで見逃さない !
1「関係性」とは何か？
2「相関関係」の見つけ方
3「因果関係」の見つけ方
4「モデル分析」を活用しよう
5回帰分析で直線関係を特定する
重要 ギリシャ文字を使うワケ
6回帰分析の3つの指標を確認する
7重回帰分析―原因が複数ある場合
8回帰分析でより突っ込んだ情報を得る
9継続的な分析が必要になるケースも
第4章時系列データから、「パターン」や「トレンド」をあぶり出す
季節性などを取り除いた影響を測る方法
1ビジネスで多用される時系列データ
2時系列データで回帰分析をする①
3時系列データで回帰分析をする②
4時系列データを評価する
5繰り返しのパターンを見つけよう
6移動平均でトレンドを見やすくする
7時系列データを原因ごとに分離使用
8この手順で、原因ごとの影響がわかる
第5章性別や年代などの「質的データ」からわかること
クロス集計でさまざまな比較ができる
1質的データの分析をしよう
2クロス集計の基本的な考え方
3クロス集計表の誤判断リスクを求める
4個々の組み合わせの誤判断リスクを求める
5データマイニングの手法「分類木」とは？
6分類木は、原因系に質と量が混じっていてもOK
第6章個別データの共通点を見つけて「分類」しよう
特徴ごとにグループ化したほうがアプローチしやすい
1細かい個別データを「分類」しよう
2クラスター分析をやってみよう
3クラスターをまとめすぎないコツ
4クラスター分析を活用する
5分類結果をyにする2つの分析
第7章傾向が似ている変数を「縮約」するとどうなる?
主成分分析で新たな視点を手に入れろ!
1「縮約」とは何だろう？
2縮約分析の基本「主成分分析」
3主成分分析を使ってみよう
4負荷量から得られた変数を解釈する
5新しい変数の「得点」を見る
重要　主成分分析と因子分析
6主成分得点を使ってさらに分析
　
おわりに

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