『事例で学ぶ！あたらしいデータサイエンスの教科書』は、データサイエンスに興味を持つ学生や、実際に業務に携わっていてさらに分析手法を身につけたいデータサイエンティストに向けて、8つの事例をもとに適切な分析手法とデータの解釈の仕方について解説した1冊です。
データサイエンスには、ただ目の前のデータを分析をするだけでなく、その結果をどう解釈し、いかにビジネス上の目的を達成するかという視点が欠かせません。得られた結果の数値だけを報告するよりも、課題解決や意思決定などビジネスにデータを役立てることができれば自身の評価も高まります。
本書で取り上げる8つの事例では、いずれも「どんな目的でデータ分析をするのか」「適切な分析手法はどれか」「結果から何を読み取ればいいのか」といった重要な考え方を統計学と数学の知識を補完しながら説明していきます。統計学とプログラミングを学んだけれどデータ分析の結果をどう解釈すればいいのか難しい、と悩んでいる方にはぜひ身につけていただきたいスキルです。
著者の岩崎学さんは横浜市立大学データサイエンス学部の初代学部長。データ活用のできるエンジニアになるための確かな知識がこの1冊に詰め込まれています。
目次
第1章 データサイエンスとは
第2章 アンケート調査結果から何を読み取るか ～データの要約とグラフ化～
第3章 オープンデータから何がわかるか、何がいえるか ～集計データの統計分析～
第4章 Webコンテンツの更新は売上高に効果があるか ～変量間の関係と重回帰分析～
第5章 ダイエットは効果があったのか ～処置前後データと平均への回帰～
第6章 テストの結果について部分と全体を融合する ～マルチレベル分析～
第7章 寿命をいかに測り分析するか ～打ち切りとトランケーション～
第8章 おいしいカフェオレを作りたい ～実験計画法の効果的適用～
第9章 データが……ない！場合のデータ分析 ～欠測データの処理法～
第10章 機械学習のエッセンス
