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発売元早稲田ブックス

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里洋平

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ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門単行本 – 2014/6/25

酒巻隆治 (著), 里洋平 (著)

60

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

現場の仕事に使えるデータ分析力が身につく

リアルな8つの事例ごとに、ビジネス上のさまざまな問題を解決に導くまでの分析ストーリーを、
実績ある企業の分析実務者2人が解説。各事例のログデータとフリーソフトRのスクリプトを使って
実際に自分で分析の追体験をすることが可能です。

現在、ビッグデータには大きな注目が集まっています。
可能性を秘めたビックデータを実際のビジネスで役立てるには

★データと現実の問題をしっかり結びつけて解釈する
★データを多様な分析実務で使えるように保存する
★データを分析手法にあわせて加工する
★目的にあった適切な分析手法を選択・実行する

などのトータルなスキルが必要となります。

本書は、データ分析業務を行なっている著者が実際に現場で育ててきた、
意味のある結果を導くデータサイエンスのノウハウを
8つのケーススタディを通して解説しています。

各ケースのサンプルデータ、Rスクリプトは
弊社Webサイトからダウンロードすることができますので、
ご自身のPCを使ってリアルな分析を追体験できます。

データサイエンスとはどういうものかを知りたい人、
プロのデータサイエンティストのスキルを身につけたい人、
データ分析に関わるすべての人にとって、最良の1冊です。

[目次]
第1章データサイエンティストという仕事
第2章ビジネスにおけるデータ分析フロー
第3章 [ケーススタディ1]なぜ売上は減少しているのか?
第4章 [ケーススタディ2]どの属性の顧客が離脱しているのか?
第5章 [ケーススタディ3]どっちのバナーの反応が良いか?
第6章 [ケーススタディ4]集客効果の高い広告の組合せはなにか?
第7章 [ケーススタディ5]過去の行動から現在の行動が予測できるか
第8章 [ケーススタディ6]どんな顧客群をターゲットとすべきか?
第9章 [ケーススタディ7]どんな行動をした顧客が継続利用するか?
第10章 [ケーススタディ8]楽しさが最大になるチーム編成を作るには?

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本の長さ

272ページ
言語

日本語
出版社

SBクリエイティブ
発売日

2014/6/25
ISBN-10

4797376333
ISBN-13

978-4797376333
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商品の説明

著者について

酒巻隆治(さかまきりゅうじ)
うらわ出身。株式会社ドリコム、データ分析グループ所属。

得意技は、人間が環境に残す行動ログの分析。博士(環境学)。

あたらしい自由を目指す通信会社で、マーケティングリサーチ、
アイトラッキングなど、あたらしいマーケティング分析業務を経て、
全社員英語で朝会を行う国産ECサイトの技術研究所に勤務。
現在、ソーシャルゲーム、その他サービスのログ解析業に従事。
データ分析で会社を少しでもバラ色の未来にすべく、がんばっている。

里洋平(さとようへい)
種子島出身。株式会社ドリコム、データ分析グループ所属。

得意技は、R言語によるデータ分析。Tokyo.R主催者。
共著書に『データサイエンティスト養成読本』(技術評論社)、『Rパッケージガイドブック』(東京図書)がある。

爆速の会社がまだ遅かった頃、その会社で推薦ロジックや株価予測モデル構築を行なう。
ついで遺伝子的な名前の会社で、データマイニングやマーケティング分析を行なう。
現在、データ分析環境の構築やデータ分析業に従事。
美しい統計理論を少しでもビジネス利用すべく、がんばっている。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ SBクリエイティブ (2014/6/25)
発売日 ‏ : ‎ 2014/6/25
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 272ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4797376333
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4797376333

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カスタマーレビュー:
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著者について

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里洋平

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R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者。ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立。

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K

データ解析を学ぶきっかけになる一冊

2015年7月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ホームページに設置しているアクセス解析を活かす方法がないかと思い、本書を購入いたしました。
読んだ結果としては、ホームページ運用における課題や集積しているデータが異なるのでそのまま活かせませんでしたが
自分で施策を講じた後にどう検証したらよいかのヒントにはなりました。

内容としては、各章がソーシャルゲームを題材としたケーススタディ仕立てになっていて、それぞれ、現状の把握からはじまり、
問題点の指摘、解決策の提示、データの収集・加工、データ分析、コーディング例の順に揃えられています。
この順序で書かれているのが本書の良い点で、手法の目的や考え方が明確になり、理解しやすかったです。

注意点としては、本書はRを用いて統計処理をおこないますが、統計処理自体の解説は省略されているため
実際に自分で活用しようと思ったら統計の学習が別途必須になります。

これ一冊あればデータ分析はバッチリ！というタイプの本ではないですが
この一冊から自分に必要と思った手法・知識を深めていくには読みやすい本だと思います。

5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

cas

入門レベルには良いかも(途中までは)

2018年10月19日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

前処理のステップから説明があるのは良いと思いました

ただ、データサイエンスの本としても、R言語の本としても説明が中途半端な気がしました

特に9章, 10章は息切れしたかのように淡々と主観的な分析とRのコードが載っているだけで、「何でそんなことするの？」と突っ込まずにはいられませんでした

3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

荒野の狼

３日で通読可能なバイオインフォマティクスの分野の専門家にも勧めたい好著　データ分析よりもデータの加工に力点

2015年1月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ビジネスの世界で使われているデータサイエンスの手法は、生物化学・医学研究などの分野でビッグデータを解析するときにバイオインフォマティクス（システム生物学）という名前で活用されてきている。私は、その分野で研究するものだが、バイオインフォマティクス関連書では、良著がないので、その基礎ともなるビジネス書である本書を手に取ってみた。本書は３日あれば、データのインプットをしながら通読可能。優れているのは第１章で、データサイエンティストは、１）ビジネスの理解（企画・営業担当者）、2）統計学の理解（学者・研究者）、3）データ処理の理解（ITエンジニア）に長けている３タイプがあり、それぞれの連携が必要としていることで、これは生物化学・医学研究にも共通する内容。2章ではデータ分析の過程を５つのフローとし、1）現状把握、2）問題発見、3）データの収集と加工、４）データ分析、５）解決案に分けている。続く3-10章は、実際のデータを用いて、上記の５つの過程の実例を示していくが、力点は3）におかれ、手元のデータをいかにRを用いて、データプログラムに入力できる形に加工できるかが詳述されている。一方、4）でデータをグラフなどでビジュアル化したり、統計的に解析する段階になると、詳細は各プログラムに譲るなどとしており、本書だけで、グラフを書いたり、結果を導くのは困難。本書は、データをインプットする形までが詳述されて、その実際の解析が本書だけではできないので、4）のためには他書が必要。本書はRの解説書ではないが、初心者でも使えるようにとしており、Rのダウンロードの仕方や使い方が3、４章までは詳しく書かれているが、その後は、Rの関数の説明が省かれることが多い。Webでは、本書発行後に正誤表が公開されており、また、読者の質問に著者自らが回答するようになっており、極めて良心的。9章の決定木分析は、概念はつかめるが、なぜ実数、比率、主成分の三つの説明変数を使わなければならないのか、なぜ複数のクラスタ数（本例では3，4，5，6）でクラスタリングを実行しなければならないのか（たとえば、なぜクラスタ数４だけでは駄目なのか）などの説明がない。第10章の機械学習は“紙面の関係上”とのことで、説明も分析も略されており、理解は困難。他に、将来の改訂の時、考慮して欲しいのは次の点。１）本書のカバーの裏と最後のページに、本書で使用するデータとRスクリプトはWebサイトからダウンロード可能と書いているが、わかりにくい。この部分は本文の第１章で説明が必要。私は気がつかずに、４章までは自分で、スクリプトをタイプしていた（ダウンロードすれば、スクリプトはコピー・ペーストでよい）。2）RのDirectoryの設定・変更方法が本書では丁寧に説明されていないので、データをダウンロードしただけでは、Rからデータにアクセスすることができず、本書の実例を追体験できない。私は、Rを習得している知人に聞いて、はじめてRからデータにアクセスすることができたが、この部分ができずに本書の使用を諦める人も多いのではないか。3）索引が１ページしかない。Rの用語やビジネス用語などの詳細な索引があれば、本書は後のリファレンスとしても使えるようになるだろう。好著なので、改訂版では更なる改善を期待したい。

23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

親カッパ

データ分析をRで実施する本　実践に即していてわかりやすい

2014年8月31日に日本でレビュー済み

Vine先取りプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細 )

データ分析をRの例と共に記載した本

データサイエンスの本はわかりやすいのは統計的に「？」が付くのが
多いのですが、この本は少し違うみたいです。

オンラインゲーム会社のデータの例で学ぶデータ分析の本です。
本の構成は、データサイエンティストという仕事を解説し、ビジネスにおけるデータ分析フローに
ついて簡単に触れています。
分析も、統計の入り口ヒストグラム、クロス集計から、重回帰分析、ロジステック回帰、クラスタリング
決定木、そして機械学習まで広がりをもって扱っています。
それぞれの分析は、オンラインゲーム会社の課題を解決するために分析を行う内容になっており
データを用いた問題解決になっています。また、それぞれの分析で使ったRの解析もあり
オンラインで用意されているデータを用いれば実際に確かめることも可能になっています。

すごいですね。普段SPSSを使っている私としてはRはプログラミングが入り
少し大変という感じがしていたのですが、Rのプログラム解析も入っている
（しかも入門編）が入っているのはとてもありがたいです。
また、それぞれの分析方法も納得感の高い物で、データから
こんなことまで分析できるんだぁという内容になっています。

入門編なので、全部の基本的な統計手法が載っているわけでないのが
とても残念で（私はRの基本的な統計技法を知りたい）はあるのですが
とはいえ、これだけ納得感のあるデータの使い方の本は無かったかと思います。
こんな風に統計って使えるんだと納得できるこの本は
いい加減にビックデータと煽っている本とは一線を画していてとても良いと思います

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

さいとお@宇都宮

入門にはいいかもしれないが、普通

2016年2月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

製造業（分析に使われるようなデータは全部社内に囲い込まれてる）の人間です。
どうもマーケッター向けの内容で、製造担当者が「どの条件であれば原価が低くなるか?」とかいう思考が少ないなあ、と思いました。
この辺は社外に出せないノウハウが多い分野ではありますが、活用事例をもうちょっと増やしてもらえると助かります。

3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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rsato

事例が載っていてとてもわかりやすい

2015年10月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

（１）ビジネスにつなげる形で問題を捉えて、それに貢献するようにデータ処理をしなければ、データサイエンスとかデータアナリティクスはおもしろくないヨ、という点に感銘と同感を覚えました。
（２）R（あーる）というオープンソースを使ってデータを直接さわるところがよい。Rのインストールは、ちょー簡単です。また、RをつかってデータをCSVにできるので、たとえば、クロス集計という一番基本的なデータサイエンス技法は、エクセルでもできます。
こういう、具体的にデータサイエンスを「扱える」本としては、初めての本ではなかったでしょうか。

5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

Muon

入門編としてしっかり学べました。

2014年8月17日に日本でレビュー済み

Vine先取りプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細 )

昨今話題に挙がることも多くなってきた
ビックデータ、データサイエンスという言葉や意味こそ知っていても
実際それがどのように役立つか具体的な事例を挙げて説明できる人は少ないかと思います。
そして、専門的な内容を含む事柄は
現場で実践されている方に聴くのが一番効率的であり、
本書はまさにそういった内容になっています。

本書はこういった本にありがちな
入門書とは名ばかりの門外漢には非常に分かりにくい用語や話題を並べるものではなく、
パズドラなど分かりやすい具体的な事例を出してくれているので
理解しやすく非常に有難いです。

あくまで入門書なので、
その先を求められる方には少し物足りなさが感じられるかもしれませんが、
初心者向けの一冊としてはかなりの高得点なのではないでしょうか。

おススメです。

3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

Amazonのただの客

突っ込みながら読むのが吉

2015年9月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

あえて現実の、きれいでないデータを例に使っているということで、本書を選んだのですが、現実の問題が複雑なことはわかったが、本質をわかりにくくしている気がします。PCAもK-meansも、もっとシンプルに説明できるはずだ。同時にRの入門としても、例を不必要に複雑にしている。あと、問題の分析も、「ええっ！？本当にこんなのでいいの？」という感じで、突っ込みどころ満載ですので、突っ込みながら読むのが吉。

8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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