戦略的データサイエンス入門―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

プロヴォスト，フォスター〈Ｐｒｏｖｏｓｔ，Ｆｏｓｔｅｒ〉/フォーセット，トム【著】〈Ｆａｗｃｅｔｔ，Ｔｏｍ〉/竹田 正和【監訳】

オライリー・ジャパン（2014/07発売）

• サイズ A5判／ページ数 427p／高さ 21cm
• 商品コード 9784873116853
• NDC分類 417
• Cコード C3055

内容説明

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。

目次

はじめに：データ分析思考
ビジネス問題とデータサイエンスが提供するソリューション
予測モデリング：相関から教師ありセグメンテーションへ
モデルをデータにフィットさせる
オーバーフィッティングとその回避方法
類似度、近傍、クラスタ
意思決定のための分析思考１：良いモデルとは何か
モデル性能の可視化
エビデンスと確率
テキスト表現とテキストマインニグ
意思決定のための分析思考２：分析思考から分析工学へ
その他のデータサイエンスの問題と技法
データサイエンスとビジネス戦略
おわりに
提案レビューのガイド
その他の提案例
用語辞書

著者等紹介

プロヴォスト，フォスター［プロヴォスト，フォスター］ ［Ｐｒｏｖｏｓｔ，Ｆｏｓｔｅｒ］
ＮＹＵ　Ｓｔｅｒｎ　Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓの教授兼ＮＥＣファカルティー・フェロー。ＭＢＡコースでビジネス分析とデータサイエンスプログラムを教える。授賞歴のある研究は広く読まれ引用されている。ＮＹＵ以前は、５年間、現Ｖｅｒｉｚｏｎ社でリサーチデータサイエンティストを務める。ここ１０年で成功を収めたデータサイエンス企業を複数共同設立している

フォーセット，トム［フォーセット，トム］ ［Ｆａｗｃｅｔｔ，Ｔｏｍ］
機械学習の博士号を持ち、ＧＴＥ研究所、ＮＹＮＥＸ／Ｖｅｒｉｚｏｎ研究所、ＨＰ研究所といった、民間企業のＲ＆Ｄ部門２０年以上のキャリアを持つ

竹田正和［タケダマサカズ］
株式会社フレクトグループマネージャ。大学院で修士課程（素粒子論）修了後、都内のシステム開発企業に入社。その後、ＩＴコンサルティング企業ウルシステムズにジョインし、高度なＩＴを駆使して多くの顧客事業に貢献。現在は株式会社フレクトで、クラウドサービスを組み合わせて価値を出す新しいシステム開発事業に挑戦中。家庭では二児の父（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

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[kaida6213]

データサイエンスの、特にビジネスにどう応用していくのか、についての部分を詳しく説明した本。具体的な事例や教訓を盛り込んでいる反面、技術的な説明はわざと抽象的にしている箇所もあり、初見だとわかりにくいかもしれない。大筋では良書。最後半の文章が読みづらいのは訳が少し変だからだろうか。

2020/12/26

[M_Study]

データサイエンスの技法ではなく、考え方やビジネスの進め方に力点が置かれている。精度だけでなく、ビジネスの目的や、かかるコスト、獲得/逸失利益を勘案してモデル選定をするなど、実際の業務にデータサイエンスを適用するときのポイントが紹介されている。そのようなわけで、入門書だが学生よりもある程度社会経験がある人向けの内容。

2020/01/03

[T2C_]

今まで手を付けたデータサイエンスの入門書の中で最も役立つであろう書籍。全てのビジネスマンが読むべき一冊とすら言えるかもしれない。今まさに必要な知識が洗練された状態で並べられており、まるでボーナスステージのようであった。ビジネス課題の定義、データ理解、データ取得、モデル選択、モデル適用、評価策定、評価、評価後の展開。これら一連のタスクそれぞれに関して満遍なく、統計やデータ処理に馴染みない人でも取っつきやすい、圧倒的なわかりやすさで記述されていた。図書館で借りたが自分で購入して手元に置いておきたい。

2016/02/09

[Masatoshi Takemoto]

データ分析を担当することになったビジネスパーソンにおすすめ。データ分析に関する事項を広く浅く、特にビジネスの実事例を交えて紹介と解説がなされ、実務での取り組む事を大まかに掴むことができる良書。 また、数理統計学に詳しくない人にも読み進められるよう配慮され（分かりやすいかは別だが）、特に１３章「ビジネス戦略」はＤＸ推進のため社内で共有したい内容。 一方、具体的なデータ処理、計算方法等のテクニックは意図的に省かれているため、他の書物が必要。 ただ、ビジネスを行う上で、今後、適宜頼ることになると思う。そんな本。

2020/02/02

[shin_ash]

データ分析を具体的に業務の中で活用するための考え方がまとめられている。全体を俯瞰する基本的な考え方から始まって、モデリングの考え方、具体的な手法を引いての注意点、検証の方法を経て、最終的にデータ分析プロジェクトの実務での注意点に至っている。首尾一貫して徹底されているのは技法やチップスではなく"考え方"を示すことを主眼にしていることだ。説明の都合上専門的な部分に立ち入る事もあるが、極力専門用語を避けて説明している。この点は良い点もあるが、かえって難解になってしまっている部分もある。13、14章が秀逸。良書。

2017/05/21