内容説明
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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、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
Yukiko Yosuke
9
データサイエンスの入門書。色々忘れていることばかりで反省。仮想のソーシャルアプリ「パズコレ」の事例を使って、現状とあるべき姿を決め、そこに至るための課題を見つけて仮説を立て、それをデータ分析で正しいかどうかを確かめて実際のアクションへとつなげる一連の流れを進めていく。課題によって使う分析手法を変え、どんなケースでどういった手法を使うのかも理解できるようになっている。各章の後ろにはRでの実際の作業も書かれていて、自分で分析を実践しながら学ぶこともできる。2026/08/10
luckyair
4
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
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
Moloko
3
統計も殆ど知らず、プログラミングの知識もほぼ皆無で読んでみたが、R言語によるデータ分析によってビジネスでどのような応用が出来るのかを何となく理解できて良かった。Rや分析手法の解説は別の教科書を読んで学ばないといけないので、それらを基礎的な所から勉強して読み直せば更なる理解ができると思えた。2016/11/30
