内容説明
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数理最適化は、ビジネスや日常生活でベストな意思決定を行うために役立つツールです。数理最適化を活用することで、「売上を最大化する商品価格を求めたい」といった場合に、目的の値を最大化（または最小化）するための最適解を効率的に求めることができます。自分の頭の中では解けないような複雑な課題も、数理最適化の型に落とし込めば、すっきりと整理されます。本書では「もっとも効率的な配送ルートは？」「リスクを最小化する投資銘柄の組み合わせは？」「さまざまな条件を満たす職場のシフトは？」といった具体的な課題を例にあげながら、数理最適化の考え方を解説しています。本書では、複雑な数式やプログラミングは使わず、多くの人にとって身近なExcelを活用します。実際にExcelを操作して課題を解きながら、数理最適化への理解を深めることができます。これまで数理最適化にふれたことのない人でも理解しやすく、データサイエンス入門の入り口にもなる一冊です。
目次
表紙
はじめに
目次
本書の読み方
Chapter1 泥棒が数理最適化を学んだら？
この章で学ぶこと
Section1 「 泥棒の問題」を考えてみよう
Section2 ビジネスや身近な世界は最適化問題で溢れている
column 「泥棒の問題」は「ナップサック問題」として知られている
Chapter2 数理最適化で何ができるのか？
この章で学ぶこと
Section1 「数理最適化」とは？
Section2 数理最適化の解き方
Section3 なぜ、数理最適化を学ぶのか？
Section4 数理最適化の種類
Section5 Excelで数理最適化を解く
Chapter 3 【ケース1】商品価格を最適化して、売上を最大化しよう
この章で学ぶこと
Section1 課題発見 売上を最大化する商品単価を求めよう
Section2 問題設定 価格最適化を数理最適化の問題に落とし込む
Section3 Excel実践 売上金額を最大化する商品単価を求めよう
column 解析解と数値解
Chapter4 【ケース2】広告予算配分を最適化して、広告効果を最大化しよう
この章で学ぶこと
Section1 課題発見 広告媒体ごとの費用対効果を最大化しよう
Section2 問題設定 広告予算最適化を数理最適化の問題に落とし込む
Section3 Excel実践 広告媒体ごとの最適予算金額を求めよう
column AI・機械学習と数理最適化の違い
Chapter5 【ケース3】投資金額を最適化して、ポートフォリオのリスクを最小化しよう
この章で学ぶこと
Section1 課題発見 投資リスクを最小化し、収益を最大化しよう
Section2 問題設定 数理最適化の問題に落とし込む
Section3 Excel実践 投資銘柄ごとの最適配分比率を求めよう
column すべての数理最適化はExcelで解ける？
Chapter6 【ケース4】シフトスケジュールを最適化して、稼働人数を最小化しよう
この章で学ぶこと
Section1 課題発見 シフトを最適化し、稼働人数を最小化しよう
Section2 問題設定 シフトの最適化を数理最適化の問題に落とし込む
Section3 Excel実践 従業員を最小化する最適シフトを求めよう
column 制約条件が多くて最適解が見つからない場合の対処法
Chapter7 【ケース5】観光ルートを最適化して、移動距離を最小化しよう
この章で学ぶこと
Section1 課題発見 観光地を訪問するルートを最適化しよう
Section2 問題設定 観光ルートを数理最適化の問題に落とし込む
Section3 Excel実践 移動距離を最小化する最適ルートを求めよう
column 近似解を探し出す - メタヒューリスティックス解法の導入
Appendix 泥棒の問題を、Excelで解いてみよう
おわりに
学びを深める、ビジネスに使えるデータサイエンス入門書
索引
著者プロフィール・スタッフリスト
奥付
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