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◇書き込み等はございません。◎全体的に良好な状態です。●中古品のため、多少の使用感・経年劣化（細かいキズ、ヨレ、ヤケ、シミ及び匂いなど）がある場合がございます。●付属品がある場合にのみ、その旨を明記しております。●一点ずつ、検品・簡易クリーニングを行っております。●タイミングによっては、在庫がない場合もございますので予めご了承ください。●発送は、主にクリックポスト・ゆうメールです。（※ゆうメールの場合、追跡番号はなく、日曜・祝日の配送は致しておりませんので、予めご了承ください。）◆◆万が一、商品に不備やトラブル等がございましたら、評価前にお知らせください。早急に返金対応等行います。◆◆ ◇書き込み等はございません。◎全体的に良好な状態です。●中古品のため、多少の使用感・経年劣化（細かいキズ、ヨレ、ヤケ、シミ及び匂いなど）がある場合がございます。●付属品がある場合にのみ、その旨を明記しております。●一点ずつ、検品・簡易クリーニングを行っております。●タイミングによっては、在庫がない場合もございますので予めご了承ください。●発送は、主にクリックポスト・ゆうメールです。（※ゆうメールの場合、追跡番号はなく、日曜・祝日の配送は致しておりませんので、予めご了承ください。）◆◆万が一、商品に不備やトラブル等がございましたら、評価前にお知らせください。早急に返金対応等行います。◆◆ 一部を表示
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データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 単行本 – 2015/6/25

福島 真太朗 (著), 金 明哲 (編集)
4.2 5つ星のうち4.2 10個の評価
すべての形式と版を表示
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購入オプションとあわせ買い

通常，データ分析というと，多変量解析，機械学習，時系列解析などの手法が取り上げられることが多い。しかし，実際のデータ分析では，適切なビジネス目標に基づいて分析計画を立案したうえでデータを収集・蓄積し，データ加工やデータ変換などの前処理を実行した後に分析手法を適切に適用し，得られた知見の活用方法について検討する必要がある。本書では、このようなデータ分析プロセスを実現できるようになることを目指して，収集・蓄積したデータに前処理を行い，データから相関やパターンなどの知見を抽出するための基本的な考え方や処理について，Rの実装方法を交えて説明する。
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  1. 本の長さ
    218ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    共立出版
  4. 発売日
    2015/6/25
  5. 寸法
    18.3 x 1.4 x 25.7 cm
  6. ISBN-10
    4320123654
  7. ISBN-13
    978-4320123656
  8. すべての詳細を表示
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2015/6/25)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2015/6/25
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 218ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4320123654
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320123656
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.3 x 1.4 x 25.7 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 10個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

tomo_will
5つ星のうち5.0 待望の”前処理に関する体系的”な本
2015年10月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本を読み始めた背景としては、
”Rによるデータサイエンス”などを読み、一通りの機械学習の知識はつけたが、
”機械学習アルゴリズムにデータを投入する前”の実データの”欠損”、”偏り”などの問題に頭を抱えており、
”前処理”と呼ばれる工程の体系的な知識をつけたいと思っていた。

そういうニーズに対して、諸々の問題に対して各問題毎に複数の対応方法を表にまとめているのが参考になった。
さらに、実際のデータを使って、データ分析プロセスのやり方を”本の半分”ほど説明しており、
ハンズオンしながら体験できる事も、良かった。

この本は、R言語を使用しているものの、データ分析プロセス自体は他の言語を使っても同じなので、
とても有意義であると感じた。
（個人的には、最近のデータ分析本に多い、”R言語自体の使い方”の説明がほぼなく、その点も評価したい。）
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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咳がゴッホ
5つ星のうち4.0 機械学習、次の一歩
2018年1月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
流行りの機械学習ですが、入門書をこなしたあと、いざ実装しようとするとすぐに立ちはだかる壁が前処理でしょう。入門書だときれいなデータを前提にされているか、前処理の項目があっても本に書いてある通りにデータをいじるだけなので、なかなか重要性に気づきにくいものです。
しかし実装すると、欠損データや表記の揺らぎがあるカテゴリカルデータなどデータの整形でつまづいてしまい、機械学習のエンジンを走らせるところまでたどり着かないこともあると思います。そんな時、この本が役に立ちます。
この本は一通りデータ分析プロセスの最初から最後まで開設されていますが、かなりのページを欠損データに費やしており、きっとあなたが抱えている問題に類似の問題とその対応方法があるでしょう。
本書はタイトル通りRを前提にしていますが、考え方は何を使っても一緒ですし、あなたが使っている言語にも類似のパッケージはあるはずなので、pythonやその他の言語を使っているかたにも有用です。私もpythonをメインで使っていますが、よく本書を参照しています。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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さいとお@宇都宮
5つ星のうち5.0 データ分析をどっぷりやろうとする人に
2016年2月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Rのコマンドラインを使いこなせるのは前提です。 すいませんがパイプは大体しかわかりません。
Rで「すでに分析できる状態のデータ」を分析することはできても、実際のデータは汚いものです。
入力ミスで3ケタ外れた値がところどころに入っていたり、null表記と空白が混在していたり……
それをどうやって「分析できる状態のデータ」にするための先人の知恵と工夫と汗と涙が、ここにあります。
私はこの辺適当なSQLとExcelでやってしまう(分析対象が1パラメータあたり100万トランザクションいかない)初心者ですが、本気で分析屋としてメシを食うつもりの方は読んでおいたほうがいいと思います。
個人的には、このあたりをNoSQLで一発処理できる時代が先に来てほしいのですが。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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なまけもの
5つ星のうち4.0 データ分析プロセスのプロのすごさがわかった
2018年6月13日に日本でレビュー済み
機械学習に関しては今まで行った事はありませんが、興味がありこの本を購入しました。第１章から第３章までは、自分のPCでもスムーズに動き、内容も良く大変勉強になりました。この本のメインは、第４章と５章にあると思うのですが、私のPCでは結果がでるのに３０分以上かかることがたびたびおき、読むペースが一気に落ち、そして睡眠不足が続き、４章の後半で断念しました。内容は大変興味深いので残念です。筆者のPCはコアが８個あるというのは驚きました。データ分析をするには、高機能なPCが必要な事を痛感しました。私は、４章で断念したのですが、高機能のPCをお持ちでデータ分析に興味のある方にはお勧めです。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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