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指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術 単行本（ソフトカバー） – 2023/12/9

江崎貴裕 (著)
4.4 5つ星のうち4.4 42個の評価
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「データ可視化」はデータ分析のすべてのフェーズで必要になる作業です。そして本書では、データ可視化は「データを理解するための一連の変換」である、と定義します。
典型的なデータの可視化を行なう際には一般的な方法を利用すれば良いですが、新しいタイプのデータに対してどういった指標や特徴量に着目して分析を進めるかは、分析者の腕が大きく問われるところです。本書ではこうした部分までカバーし、対象のメカニズムを「視える」ようにするには「変換」をどう施すべきかに焦点を当てます。これが本書のタイトルにもなっている「可視化学」です。

本書は、データ解釈に紐づいた新しい可視化の解説書です。
分析の幅を広げ、データの解釈に厚みを出す新境地をぜひ体感してください！
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  1. 本の長さ
    270ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ソシム
  4. 発売日
    2023/12/9
  5. 寸法
    21 x 14.8 x 1.6 cm
  6. ISBN-10
    4802614446
  7. ISBN-13
    978-4802614443
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2023/12/9)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2023/12/9
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 270ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802614446
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802614443
  • 寸法 ‏ : ‎ 21 x 14.8 x 1.6 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.4 5つ星のうち4.4 42個の評価

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江崎貴裕

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上位レビュー、対象国： 日本

Ordinary Cruncher
5つ星のうち5.0 貴重な可視化本
2024年4月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データ可視化の基本的な部分の解説書。
単なるテクニック集ではなく原理的なところにも言及があり、可視化も指標化のところにも触れていて、ある程度の網羅性がある。

ただ解説がやや抽象的で、分からない人が分かるようになるのかは不明。分かっている人の振り返りや再認識には高い効果を発揮しそう。

もう少しポイントを絞って深堀りした方が良かったのか、これが良いバランスなのか、やや疑問を残しつつも良書の範疇だと感じた。この分野の書籍が少ないのを勘案して星5つ。
1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
 レポート
トミー
5つ星のうち4.0 この本を導入に
2024年1月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
網羅的な解説が初学者に優しい
詳しい説明を参考書に譲っている部分が良い。やはり最初はこれってどういうことなんだろうっていうのがわかりづらいので、これを導入にして参考書に譲っている部分はさらに学習を進める形にするのが良さそう。
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
 レポート
Day
5つ星のうち5.0 珍しい必読本
2024年2月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
グラフは誰でも描ける代わりに難しいなと感じている身としては勉強になりました。
サイエンス分野では、専門家でありながら、論文と同じような図を描けばいいといった指導がなされていたりします。実際、Excelでおススメだったからとか特に意識されずに棒グラフ、散布図が描かれていることが多いです。
どこかで見たことのありそうな図でありながら、説明指向型のロジカルな可視化というものを理論的に解説してくれる初学者向け必読本です。どんな作図をして、何を説明したいのか、自分用にも指導するにも良いと思いました。
第1章あたりは難しいように感じましたが、内容的に無理なく誰でも知っていることから発展していく形で良い展開だったと思います。またPythonコードがあるので自分で作りながら学べる点も現代的だなと思います。Pythonで作図をする人はまだまだ多くないですが、これからの時代に必須なスキルとなり得ると思っています。
シリーズの他の本も合わせて読むべきで、気に入っています。
4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
 レポート
AIcia Solid Project
5つ星のうち5.0 めちゃ良い。
2024年1月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
最高でした。実務家として今まで言語化できていなかったことが明瞭に言語化されていて助かりました。上への説得も、下への啓蒙にも使える1冊です。
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
 レポート
いっけん
5つ星のうち5.0 データ分析の壁を突破する鍵は、指標・特徴量設計にあり！
2024年3月28日に日本でレビュー済み
本書を通して、従来の可視化手法では捉えきれなかったデータの深層にある真実を可視化できるようになりました。データ分析の精度と効率が劇的に向上し、自信を持ってビジネスに貢献できるようになりました。
役に立った
 レポート
Amazon Customer
5つ星のうち5.0 わかりやすくて、面白い！
2024年1月3日に日本でレビュー済み
同僚に勧められて読みました。
ビジネスの現場で可視化は避けて通れないテーマですよね。データサイエンティストや分析を専門にされていないかたにもおすすめです。

数学の知識がなくても楽しめます！
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
 レポート
しがらきやき
5つ星のうち3.0 悪くはない。良いかというと困る
2024年2月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ソシムの本は勉強になるので何冊も買っていて今更言うのもなんなのだが、はっきり言ってすべて審美的にダサい。イラスト、色使い、ページの扱い、もろもろがそうである。数学に強い非常に優秀なシケタイが用意してくれた、フルカラーのレジュメプリント、それがソシムである。感謝頻り。「内容がよければそれでいいではないか」、というのは本当にそうなのでこれまでの本は買ってきたのだけど、「可視化」というデザイン上の問題になると、そうとも言えない。エクセルやpythonで吐き出すべきグラフの種類が分かればよい、ということではないのである。
この本で打ち出されている方針それ自体が間違っているということではない。工学部や理学部の研究室で同じようなデータを見ている人にはさほど困ったことにはならないだろう。彼ら・彼女らは多少審美的に問題があろうがちゃんと読んでくれるだけの共通知識と根気があるからだ。とはいえ可視化で議論したいときは、もうちょっと広範囲の読者を想定したい。（専門的な）中心の議論の骨子は知らなかった人に速やかに乗ってもらいたいので、引っかかりや余計な情報は、見せたくない。
この本だと同僚までなら議論できる、そこは100％認めたうえで、どうもいわゆる可視化の本としては十分な水準に達していないのではないか、というのが二周して到達した感想である。
この図議論すっきりするか、みたいなゴチャッとした図が提示されてしまっている。打ち出している方針も類書になく、オリジナリティはありそこは勉強する価値がある。しかし審美的にバランスをロジカルに理解したり、説明はないけど「こんなかんじにしたらいいのかな」がわかる良いグラフを知るためには、もう一冊、二冊といる。
なかなか一冊で満足するとはいかない。それはそうなのだけど、むしろこの本はそれなりに可視化がわかっている人が数理モデル研究の可視化とは、みたいな話を学び直すときに必要なのかな、と思ったので入門編だからいいかという評価をせずに、悪くはないという意味で星3つとさせていただく。
4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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なつき
5つ星のうち5.0 さすが
2024年1月3日に日本でレビュー済み
凄まじくわかりやすい整理。そうそう、言いたかったのはそれなんよ！という構造化と言語化！
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
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