ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識

著者名：三好大悟

インプレス（2022/03発売）

• ISBN：9784295013631

内容説明

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

データサイエンスは、ビジネスのあらゆる現場で役立つスキルです。たとえば需要予測。日々の販売計画を精緻化することは、業務の無駄をなくし、広い視点では大量廃棄などの課題解決にも役立ちます。また、ECサイトに欠かせないレコメンデーションシステム。おすすめの商品を高い精度で提案してくれるシステムによって、顧客の利便性が高まり、同時に売上アップにもつながります。ほかにもデータサイエンスが基礎となっている仕組みは数多く存在します。いまや人々の生活に欠かせなくなったAIなどの技術もデータサイエンスの一分野です。
このようにデータサイエンスは、「データサイエンティスト」などの専門職だけが知っておけば足りる知識ではなく、あまねくビジネスパーソンが知っておくべき知識であり、スキルなのです。本書ではこのデータサイエンスを、ビジネス実務を題材に、難しい話なしで解説しています。また、データをどのように扱うか実感できるようにExcelファイルを用意してあります。座学＋実践でしっかり腑に落ちるデータサイエンス入門書の決定版です。

目次

表紙
はじめに
もくじ
Chapter 1　データサイエンスをビジネスで活用する
Section01　なぜいまデータサイエンスの必要性が叫ばれているのか？
Section02　AIやデータサイエンスにおける技術概観
Chapter 2　データサイエンスの手法を理解する 21
Section01　データサイエンスの手法ごとの特徴をつかもう
Section02　教師あり学習（回帰問題・分類問題）
Section03　ディープラーニングによる画像解析
Section04　教師なし学習
Section05　レコメンデーションの事例
Section06　最適化
Section07　各章の進め方
Chapter 3　基本的な可視化・統計手法を理解する
Section01　店舗の売上実績を分析して現状を把握しよう
Section02　要約統計量でデータの傾向をつかむ
Section03　実務で使えるデータ可視化
Chapter 4　線形回帰モデルで需要予測を立てる
Section01　販売数の需要予測により発注精度を向上しよう
Section02　教師あり学習（回帰問題）の概要
Section03　回帰問題の基本手法「線形回帰モデル」
Section04　予測モデルの精度を評価するための評価指標
Section05　実践：飲食店のPOSデータを活用しよう
Chapter 5　 ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティングを行う
Section01　ユーザーターゲティングによりメール配信を高度化しよう
Section02　分類問題の基本手法「ロジスティック回帰モデル」
Section03　分類問題における評価指標
Section04　実践：宿泊予約サイトのユーザーデータを活用しよう
Chapter 6　ディープラーニングで画像分類を行う
Section01　画像の商品カテゴリを推測して入力作業を自動化しよう
Section02　ディープラーニングの基本「ニューラルネットワーク」
Section03　画像認識のための「CNN」
Section04　 実践：洋服の画像データを活用しよう
Chapter 7　教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化する
Section01　ユーザーセグメントを精緻化して施策を出し分けしよう
Section02　教師なし学習の概要
Section03　教師なし学習の基本手法「k-means法」
Section04　クラスタリング結果の解釈
Section05　実践：EC サイトの購入履歴データを活用しよう
Chapter 8　レコメンデーションの仕組みと実装
Section01　おすすめ商品をレコメンドして購入回数を向上させよう
Section02　レコメンデーションエンジンの概要
Section03　ユーザーの嗜好を考慮する「協調フィルタリング」
Section04　コンテンツの内容を考慮する「コンテンツマッチング」
Section05　実践：ユーザー評価データを活用しよう
Chapter 9　数理最適化で利益の最大化を図る
Section01　商品単価を最適化して利益を最大化しよう
Section02　最適化の概要
Section03　2つの最適化①「連続最適化」
Section04　2つの最適化②「組み合わせ最適化」
Section05　実践：小売店舗の商品データを活用しよう
おわりに
ステップアップにつながるトピックまとめ
ステップアップにつながる書籍
索引
著者プロフィール
奥付

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。

[土曜の朝]

AIや機械学習といった非常にとっつきにくいテーマを、わかる範囲に落とし込んでくれている。非常に複雑な分野ではあるが、そこで行われていることをひとつひとつ紐解いていくと、誰にでも理解可能なことの積み重ねである。(もちろん実装は難しいが、、)例えばAIによる画像分類などは知らない立場からすると、まるで魔法のようだが、そこにはしっかりと仕組みが存在する。「どうして可能なのか」をとりあえず知ることが出来る1冊。

2023/04/04

[hahaha]

分析の勉強をしようと読んだのだけど、レベルが高すぎて、途中からあきらめてしまった。 もうちょっと基本的なことを丁寧に解説して欲しかったのだけど。 また出直します。

2024/02/01

[Go Extreme]

データサイエンスをビジネスで活用する： データサイエンスの必要性 AIやデータサイエンスにおける技術概観 手法を理解する 21 手法ごとの特徴 教師あり学習（回帰問題・分類問題） ディープラーニング 教師なし学習 レコメンデーションの事例 最適化 基本的な可視化・統計手法 線形回帰モデルで需要予測 ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティング ディープラーニングで画像分類 教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化 レコメンデーションの仕組みと実装 数理最適化で利益の最大化を図る

2022/05/18

[テテテムソン]

大枠を把握するのによいかも。

2023/01/31

[かおり]

★★★★ 全体像把握に使える

2022/12/09