データサイエンス の商品レビュー

生田目崇(著者)

2023/06/18

データサイエンスについての近況をまとめた本とのこと。

・データサイエンスとは何か
・データの処理や加工では何をするか
・データ分析の方法にはどのようなものがあるか
・どういう分野でデータサイエンスが活用されているか
・今後と課題

ずぶの素人である自分には、見取り図を提供してくれるありがたい本だ、と言える。
自分が興味があるのは、音声のデータ処理と分析なのだが、どういうことをするのかについてのなんとなくの理解はできたと思う。

ただ、原則見開き２ページで一項目を説明するため、もうちょっとそこは説明してよ、と思う部分もある。
他の本で読んでいて、あの話かあ、とわかる人には適するのだろうが。

2023/02/15

標準化＝（データー平均値）／標準偏差。
ゼロが中心。１だと標準偏差分は慣れている。
正規化＝（データー最小値）／（最大値ー最小値）。
最大値は１、最小値が０。外れ値があると極端に偏る。

データフュージョン＝データを組み合わせて分析する。
ダッシュボード＝営業データを一覧で分かるようにしたもの。BI（ビジネスインテリジェンス）。

因果関係＝重回帰分析、クラス判別＝ロジスティック回帰分析、構造の分析＝主成分分析。
ベイズ統計。迷惑フィルターに使われている。

データサイエンティスト検定、
統計検定のデータサイエンス基礎、発展、エキスパート。
ティーぷラーニング検定、G検定とE検定。
２０２５年の崖＝レガシーシステムの存在によってつぎはぎが利かなくなること。２０２５年以降損失が出る予測がある。