これからデータ分析を始めたい人のための本 の商品レビュー

工藤卓哉【著】

2017/01/29

Kindleで読んだ。標準偏差もあまりわかってないレベルなので次々、計算式が出てきてもついていけなかった。こういう本は自分に合うレベルを見つければすごく役に立つ。自分が合わないのを選んでしまったのだから自分が悪い。

2015/07/11

仕事でデータ分析の担当になった人が入門書として読むには適していると思います。
データ分析を行う上での心構えや代表的な分析手法の概要、いかに経営に活かすかなどが紹介されています。

＜後で詳しく調べる＞
・ベイズ確率
・相関分析
・K-means法
・協調フィルタリング
・分散分析
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析

2014/06/30

本書は、データ分析を成功させるために必要な条件や、社内の組織作りや、現場レベルとのやり取りの重要性などについて説いている。加えて、データ分析結果の現場への適用方法についての説明に力が入っている。

2014/06/24

　データ分析を始めたくても始める武器を持ってない。その方法が書かれていないのが残念。

　饅頭で言えば皮だけ、中身がないものを饅頭とは言えない。もう少しデータ分析前の資料の整え方の説明が欲しかった。

　日本におけるデータ解析は世界から一歩も二歩も劣るという。そして世界を相手にするのならば世界に目を向けなければともいう。その結果、日本におけるデータ解析方法が世界のデータ解析に駆逐されやがて日本には世界のデータを食い荒らす解析法が群がるのだろう。その中にビックデータを操る人々がいる。

　分析の解釈は結局その解析者の主観へと流れてしまい本当の役に立つ解析がないがしろになりそうだ。主観はその国の文化により変化するその基準を建てることからこのビックデータを利用とするデータ分析の行き着くところが見えそうで怖い。その国のデータはその国の宝とならなければならないしかしこのビックデータプロジェクトにより国々の宝がある一つの組織に集中する可能性を否定できない。だからこそもっと自国民の理解を深めるための場が大切だろう。その場ができてこそ本当のデータ社会になってもらいたい。

　シンプソンのパラドックス

2014/05/06

一から統計学を始めるに当たり、心構えを解りやすく解く。
この手の本では、理解しやすい。ビギナー本。

2014/04/19

分析の目的やリスクや特徴を考えて行う事が重要。
シンプソンのパラドックス
オーダーオブマグニチュード

企業におけるデータ分析の基礎知識、考え方、進め方について記載した本。
初めの一冊としては参考になる。

2014/02/19

最近気になっている統計学。

この本は、統計をどういかしていくか、ということが書かれており、統計を学ぶ上での心構えができる。

シューハート管理図は、学生時代に学んだような気がするが意味がわからず、理解もしようとしていなかったが、この本でなんのために使うのかを理解できた。

また、統計の基本となる「平均」「分散」「標準偏差」についても、例示があっての解説がわかりやすかい。

統計学を学び始める人に向いている本だと感じた。

【10分間立ち読み】

2014/02/16

データ分析の手法について書かれた本。
データ分析とはいっても、そもそも課題、目的が無いと
やっても意味が無い。

実践されている方の著書で、
データ分析の流れを簡単に把握するには充分な一冊。

【勉強になったこと】
・データ分析の最大の恩恵は、「意思決定プロセスの最適化」

・データ分析で一定の効果を上げている企業の特徴
　1. 分析対象データと分析基盤がある
　2. データ分析の目的と現状の経営課題を理解できている
　3. 先端技術を持ち認識力のある実行部隊がある
　4. 経営層がリーダーシップを持ってプロジェクトを支援している
　5. 気概と発想力のあるメンバーが組織として
　　高いパフォーマンスを発揮している

・データ分ン席の土台を構成する6要素
　目的（企画構想）の立案
　データ分析によって解決すべき課題の認識と優先順位づけ
　構造化データ、センサー情報やログを取得するIT基盤
　分析対象となるデータ
　データ分析のためのSW、HW
　課題解決へのリーダーシップと情熱

・データ分析プロジェクトのリーダーに必要なリーダーシップ
　プロジェクト全体を見通す構想力
　周囲を巻き込む現場力
　統計学とデータ分析の基礎知識

2014/02/08

記述内容のレベルにムラがあるのが残念。第三章だけの方が（実例として第一章をからめて）いい本になったかも。

2014/01/18

最近はデータ分析っぽいことを仕事でやっているので読んでみた。
重回帰分析ぐらいしか使ってないけど、他にもいろいろなデータ分析手法があるよう。重回帰分析以外もうまく使いこなしていけるようになりたい。
ところで、第3章にでてきたデータ分析実践ストーリーの社内で見つけたという登場人物がちょっと都合よすぎる気はした。プライベートでも統計に関する研究をしてHadoopのコミュニティにも積極的に関わってる人とか、趣味でオープンAPIを使ってさまざまなデータ解析をしている人とか。大企業ではあるようだし、そういう人は一人ぐらいいるもんなのだろうか。もしかしたら、こんな人そうそういるもんじゃないだろと思っている自分のほうが間違ってるのかもしれないけど。
最後の営利を目的とした企業と国民に均質なサービスの提供を目指す行政ではデータ分析の目的が異なるという話にはなるほど、と思った。災害が起こる確率よりも、確率が低くても災害が起こった場合の被害規模を推定するほうが大事ということらしい。