内容説明
【米Amazonでのトップセラーが待望の日本語化。Excelでデータサイエンスの本質を学ぶ！】
データサイエンスは、データをただ眺めたり、単純に集計するだけでは見えてこない、価値のある共通点や傾向などをデータから探し出す技術です。勘やひらめきではなく、データに基づくマーケティング活動が重視される現代のビジネスにおいて、意思決定の基盤にもなりつつあります。
本書は、今後ますます重要性が増していくデータサイエンスに初めて触れる方のための入門書です。最大の特徴は、ビジネスパーソンにとって最も身近なツールである「Excel」を使ってデータサイエンスの手法を学ぶ点です。
本書では、Excelファイルのサンプルデータをダウンロードして、手元のパソコンで解説に沿って一歩ずつ分析を進めていきます。分析のプロセスを可視化できるため、高度なデータサイエンスの手法とその本質を初心者でも順を追って理解できます。解説しているデータサイエンスの手法はクラスター分析・教師なし機械学習・線形プログラミング・教師あり機械学習・アンサンブルモデル・予測モデリング・外れ値検出といった実践的なものです。
また、最終章ではExcelで行ったデータ分析をR言語で再度行うことで、より実務的な環境への橋渡しも行います。
本当の意味で「データを扱う技術」を身に付けたい方に、まず手にとっていただきたい一冊です。
〈こんな方にお勧めです！〉
・データサイエンスの根本的な考え方を身につけたい方
・データサイエンスにどのような手法があるか知りたい方
・自分のデータ分析が十分なものか不安を感じている方
・プログラミングやコードの知識を備えていない方
〈本書で行うデータ分析〉
・ワインの顧客別売上データから、顧客の嗜好を4つのクラスターに分類する
・自社製品に関するツイートを機械学習で見つけ出す
・コストと味を一定に保つオレンジジュースの最適な混合比率を算出する
・商品購買履歴からもうすぐ赤ちゃんが生まれる家庭を見つけ出す
・過去36ヶ月の売上データから今後12ヶ月の売上を予測する
・最低限のことしかやらない不良従業員を探し出す
感想・レビュー
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