出版社内容情報
ビッグデータから売上に直結するビッグXを探し出せ！
次の6つの要因からWeb記事の総合ランキングを作成できますか？
（1）ページビュー
（2）新規流入数
（3）平均滞在時間
（4）Facebook いいね数
（5）Pocket保存数
（6）はてブ登録数
【本書の目的】
本書は、ビジネスの現場に蓄積する大量のデータから、Rを用いて
自社の売り上げに直結するビックXを求めるビジネス統計分析手法を
まとめた書籍です。概論と実際の分析手法をセットにして、わかりやすく
解説しています。
【本書の特徴】
ビジネスシーンで求められる問題解決には、仮説の検証、データの正確な
読み取りが不可欠です。本書では、著者がよく実務で利用することの多い
テーマを用意。例えば、Webの記事のアクセスやユーザーの購買動向など、
ビジネスの現場でよく見かけるテーマで解説しています。
【読者が得られること】
仮説検証やデータを読み解く力が付き、自社のデータから売上に
結び付くビックXを見つけることができます。
【対象読者】
・ビッグデータから統計分析を行うマーケティング担当者
・データサイエンティスト
【目次】
第1章 総合指標の作成を通じてRの操作に慣れる
第2章 データ分析の基本
第3章 データ分析はじめの一歩（相関分析）
第4章 クラスター分析によるセグメンテーション
第5章 回帰分析はじめの一歩
第6章 セグメントごとに予測モデルの推定を行う
第7章 RFM 分析と決定木分析
第8章 「男性」・「女性」？ 2値データの予測モデル（ロジスティック回帰）
Appendix 1 Rのインストール方法
Appendix 2 パッケージのインストールと管理方法
Appendix 3 R Tips集
第1章 総合指標の作成を通じてRの操作に慣れる
第2章 データ分析の基本
第3章 データ分析はじめの一歩（相関分析）
第4章 クラスター分析によるセグメンテーション
第5章 回帰分析はじめの一歩
第6章 セグメントごとに予測モデルの推定を行う
第7章 RFM 分析と決定木分析
第8章 「男性」・「女性」？ 2値データの予測モデル（ロジスティック回帰）
Appendix 1 Rのインストール方法
Appendix 2 パッケージのインストールと管理方法
Appendix 3 R Tips集
豊澤 栄治［トヨサワ エイジ］
内容説明
ビジネステクニック、略してビジテク。現在、企業においてビッグデータをどう分析して活かすかが製品やサービスの成功を決める大きな要因になりつつあります。本書ではビジネスの現場によく存在する題材をテーマにデータ分析に必要な統計分析の基本を解説しつつＲを利用した明快な解を求める手法を数多く紹介しています。
目次
１ 総合指標の作成を通じてＲの操作に慣れる
２ データ分析の基本
３ データ分析はじめの一歩（相関分析）
４ クラスター分析によるセグメンテーション
５ 回帰分析はじめの一歩
６ セグメントごとに予測モデルの推定を行う
７ ＲＦＭ分析と決定木分析
８ 「男性」・「女性」？２値データの予測モデル（ロジスティック回帰）
