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内容説明
※この商品は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。
・必須の基礎知識を身につけるだけでなく、ビジネスの現場で実践的にデータを活用する力も養う！
・現実の経済指標、株価データ、不動産データなどを例として、初心者にも扱いやすいExcelと誰でも使える無料のソフトウェアRを用いて、操作方法も含めて解説！
・「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（MDASH）リテラシーレベル」のモデルカリキュラムに対応！
【主な内容】
第1章 データサイエンスとビジネス
第2章 データを読む
第3章 データを組み合わせて読む
第4章 データを扱う
第5章 データを説明する
第6章 データを加工する
第7章 データから推定する
第8章 データサイエンスと最適化
第9章 統計モデル入門
第10章 回帰モデルの基本
第11章 回帰分析の理解を深める
第12章 分類の統計モデル
第13章 ツリーモデル
第14章 高次元データと正則化
※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
目次
第1章 データサイエンスとビジネス
データサイエンスとファイナンス
データサイエンスと保険
データサイエンスとマーケティング
データ倫理
データサイエンスと因果関係
データサイエンスと解釈性
第2章 データを読む
変数とデータ
質的変数
量的変数
社会で活用されているデータ
統計情報の正しい理解
母集団と標本抽出
第3章 データを組み合わせて読む
表の構成
質的変数どうしの組み合わせ
質的変数と量的変数の組み合わせ
量的変数どうしの組み合わせ
第4章 データを扱う
表計算アプリケーションExcelとデータサイエンス
CSVファイルの扱い
Excelの基本知識
データの準備
データの集計
データの並び替え
「データ分析」の設定と基本統計量の算出
機械判読可能なデータの作成・表記方法
第5章 データを説明する
棒グラフと折れ線グラフ
ヒストグラム
円グラフ
散布図
箱ひげ図
ヒートマップ
3次元棒グラフ
優れた可視化事例
不適切なグラフ表現
第6章 データを加工する
データ型変換処理
集計処理
ソート処理
クレンジング処理
結合処理
比率
時系列データとクロスセクションデータ
時系列的な変動の分析
対数変換
スケーリング
ダミー変数
移動平均
季節調整
実質化
期種変換
DI
第7章 データから推定する
確率
条件付き確率と独立
事象と確率分布
二項分布と正規分布
点推定
区間推定
標本の大きさと精度
第8章 データサイエンスと最適化
最適化問題の定式化
ソルバーによる解法例
資産配分の最適化
第9章 統計モデル入門
統計モデルを使う意義
モデリング
Rを使うための準備
Rの実行
R実行上の注意点
第10章 回帰モデルの基本
中古マンションデータ
回帰モデルの考え方
決定係数
重回帰モデル
質的説明変数
対数線形モデル
第11章 回帰分析の理解を深める
説明変数の選択
回帰診断
診断結果への対処
多重共線性
第12章 分類の統計モデル
ロジットモデルの考え方
為替レートは予測可能か
ロジットモデルによるデフォルトリスクの分析
第13章 ツリーモデル
回帰木
分類木
付録：ツリーモデルの逐次分岐の手順
第14章 高次元データと正則化
スタインの逆説
ベイズ法
バイアスと分散のトレードオフ
正則化回帰
正則化回帰のローンデータへの応用
