目次
１ データ分析の全体像を知ろう
２ 基本統計でデータの傾向をつかもう
３ 実務ですぐ使えるデータ可視化をマスターする
４ 仮説が正しいかどうか仮説検定で結論を出す
５ データの前処理を理解する
６ 線形回帰モデルを活用して売上アップを図る
７ 最適化でベストな商品単価を導く
８ ＡＩが導いた答えをデータ分析手法で評価する
著者等紹介
三好大悟［ミヨシダイゴ］
株式会社リベルクラフト代表取締役Ｆｏｕｎｄｅｒ／ＣＥＯ。慶應義塾大学で金融工学を専攻。卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとして、ＡＩ・データ活用コンサルティング事業などに従事。その後、株式会社セブン＆アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるＡＩ・データ活用の推進に貢献。株式会社リベルクラフトを設立し、ＡＩやデータサイエンスなどデータ活用領域に関する受託開発・コンサルティングや法人向けトレーニング、教育事業を展開（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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よっしー
4
Excelでできるデータ分析について。難解なものは、RやPythonといったプログラミング言語に頼らなければならないとのことだが、Excelでも統計や検定、重回帰分析などができることを知り、Excelの便利さを改めて実感した。内容的に決して簡単なものとは思わないが、実際に手を動かして学ぶことができる点はとても有用であると思う。初心者の自分としては、手順を忘れないうちに繰り返し学習することが大事だと感じた。2025/10/28
kaz
1
具体的な手順は生成ＡＩを活用して調べるとしても、どのようなことが対応可能なのかを予め知っておくのは非常に有益。図書館の内容紹介は『基本統計、データ可視化、仮説検定、ＡＩ＆機械学習の基本…。Ｅｘｃｅｌでデータ分析をする方法論を解説。データ分析の際に押さえるべきポイントやフレームワークも紹介する。練習用ファイルのダウンロードサービス付き』。 2025/06/15
