出版社内容情報
◆データ分析の仕事をR言語で疑似体験◆
本書では主にR言語を用い、データ分析の仕事を疑似体験します。
後半ではOSSの「オンライン機械学習フレームワーク」を実際に使って
簡単なレコメンデーションシステムを開発するほか、
Twitter上の拡散ネットワークの可視化等を試みます。
いずれも、第一線の現役データサイエンティスト集団が手引きします。
第1章 分析とは
1-1 ビッグデータ時代の到来
1-2 ビッグデータとは何か？
1-3 BIからBAへ
1-4 データサイエンティスト
1-5 本書を読むにあたって
■第2章 データ分析に必要なスキル
2-1 分析プロジェクトの進め方
2-2 IT領域の技術
2-3 分析領域の技術
2-4 ビジネス領域の知識
■第3章 ケーススタディ 分析編
3-1 四つの分析型
3-2 集計分析型で原因をあぶり出す
3-3 集計分析型のケーススタディ
3-4 発見型で隠れた法則を見つけ出す
3-5 発見型のケーススタディ
■第4章 ケーススタディ 予測編
4-1 What-If型で新しい業務をデザインする
4-2 What-If型のケーススタディ
4-3 プロアクティブ型で先手を打つ
4-4 プロアクティブ型のケーススタディ
4-5 実装上のいくつかの留意点
■第5章 新しい基盤技術～OML～
5-1 ビッグデータ処理技術の二つの方向
5-2 オンライン機械学習ライブラリ「Jubatus」
5-3 Jubatus環境の構築
5-4 RSS feedのオススメ記事分類
■第6章 新しいデータ～SNS～
6-1 SNSデータへの期待と注意点
6-2 Twitterデータの分析
6-3 拡散ネットワークの分析
■付録 Rのインストールと操作の基本
A-1 R言語のインストール手順
A-2 R言語の基本的な使い方
A-3 その他のツールのインストール手順
内容説明
本書では主にＲ言語を用い、データ分析の仕事を疑似体験します。後半ではＯＳＳの「オンライン機械学習フレームワーク」を実際に使って簡単なレコメンデーションシステムを開発するほか、Ｔｗｉｔｔｅｒ上の拡散ネットワークの可視化等を試みます。いずれも、第一線の現役データサイエンティスト集団が手引きします。
目次
第１章 分析とは
第２章 データ分析に必要なスキル
第３章 ケーススタディ 要因分析編
第４章 ケーススタディ 予測編
第５章 新しい基盤技術―ＯＭＬ
第６章 新しいデータ―ＳＮＳ
付録 Ｒのインストールと操作の基本
著者等紹介
中川慶一郎［ナカガワケイイチロウ］
ＮＴＴデータ数理システム・取締役、博士（工学）。日本ＯＲ学会、日本経営工学会などマーケティング・エンジニアリングを中心とした学術研究からビジネス分野のデータ分析、データマイニングについてコンサルティングまで幅広く活動。Ｈ１１年度より日本ＯＲ学会マーケティング・データ解析研究部会などＢＩ、マーケティング・エンジニアリング、データマイニングに関連する５学会研究部会と連携してデータ解析コンペティションを主催
小林佑輔［コバヤシユウスケ］
ＮＴＴデータ・技術開発本部主任。ＮＴＴデータ入社以来、公共・法人・金融と、分野によらず様々な顧客の分析コンサルティングに従事。分析手法についても、「見える化」から高度分析、システム化に向けた構想整理まで幅広く実践。近年は事業での経験を活かした技術開発に注力。ＳＮＳを活用した分析や新規領域への分析導入など、データ分析の新たな可能性の開拓に取り組んでいる（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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