内容説明
※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
リアルな8つの事例ごとに、ビジネス上のさまざまな問題を解決に導くまでの分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者2人が解説。各事例のログデータとフリーソフトＲのスクリプトを使って実際に自分で分析の追体験をすることが可能です。
目次
データサイエンティストという仕事
ビジネスにおけるデータ分析フロー
「分析の基礎」編（ヒストグラム―なぜ売上は減少しているのか？ クロス集計―どの属性の顧客が離脱しているのか？ Ａ／Ｂテスト―どっちのバナーの反応がよいか？ 重回帰分析―集客効果の高い広告の組合せはなにか？）
「分析の応用」編（ロジスティック回帰分析―過去の行動から現在の行動が予測できるか？ クラスタリング―どんな顧客群をターゲットとすべきか？ 決定木分析―どんな行動をした顧客が継続利用するか？ 機械学習―楽しさが最大になるチーム編成を作るには？）
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
M_Study
4
ヒストグラム・クロス集計・統計的仮説検定・重回帰分析・ロジスティック回帰分析・クラスタリング・主成分分析・決定木分析・機械学習という代表的な手法を使う場面と、実際のRコードが記載されている。実際のビジネスを想定した場面にデータサイエンスを活かして問題の解決を図るというストーリーなので、腑に落ちやすいと思う。実際にデータ分析する機会に遭遇したら、再読してみたいと思う。2016/11/01
y061186
4
実際の事例を用いて、データ分析の流れが書かれている。ただ分析の手法を記載するだけでなく、なにが問題なのかを考えていく手順も記載されているため、実践的。データ分析はRを用いており、実際のコードも書かれているため、すぐにでも利用可能である。2016/03/17
luckyair
3
主にＲを使った分析の本だった。それにしても、専門家の分析だけではビジネスへ利用することは難しいというのがわかった。実際の経験が伴った分析の観点は必要。違う種類の本も読んでみることにする。★★☆2018/11/28
hm
3
Rによるデータ分析、というのはよくある書籍だろうが、実際のビジネス（ここではソーシャルゲームを題材としている）を意識した設定なのが本書の特徴であろう。統計的処理を行うまでの思考が、実用上は重要であることが分かる。入門ということもあり、比較的簡単な設定のものが中心となっている。統計的処理そのものについては解説も少なくRに丸投げなので、知識のない人は多少調べる必要があるかもしれない。2016/04/20
Yasuyuki Kawai
3
データ分析手法を2部構成で説明。 1ー考えられる原因が結果にどう影響しているか見るデータ分析 ヒストグラム・クロス集計・統計的仮説検定・重回帰分析 ２−さまざまな統計手法を組み合わせビジネス上の課題を解決するカスタメイズ型データ分析 。入門なので各手法も細かな統計的な説明は少ないが、 どういうことを調査したいときにどの手法を使えばいいか 、データに対してどういった処理をするのか は事例と図を使ってわかりやすく説明してくれている。2015/04/30
