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1.

図書

図書
和泉潔, 斎藤正也, 山田健太共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2017.8  x, 177p ; 21cm
シリーズ名: マルチエージェントシリーズ ; A-2
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1章 : データ解析とエージェントシミュレーション
2章 : 軌跡データと移動シミュレーション
3章 : 購買データとマーケティングシミュレーション
4章 : 時系列モデルの基礎と金融市場データへの適用
5章 : パンデミックシミュレーションとデータ同化
6章 : 可能世界ブラウザとしてのエージェントシミュレーション
1章 : データ解析とエージェントシミュレーション
2章 : 軌跡データと移動シミュレーション
3章 : 購買データとマーケティングシミュレーション
2.

図書

図書
岩下基著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2017.9  vii, 143p ; 21cm
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第1章 : データマイニングをする目的は明確か
第2章 : 仮説構築に適したデータを取得しているか
第3章 : データをどのように加工するか
第4章 : 仮説構築時に注意することは何か
第5章 : データの分類はどのように行うのか
第6章 : 不確かさを考慮した仮説の構築
第7章 : データマイニングの今後の展望
第1章 : データマイニングをする目的は明確か
第2章 : 仮説構築に適したデータを取得しているか
第3章 : データをどのように加工するか
3.

図書

図書
高橋威知郎, 白石卓也, 清水景絵著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2016.11  xi, 201p ; 19cm
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1 3つのフェーズで進めるデータ分析プロジェクト : アクションが起こらないデータ分析に価値はない
3つのフェーズと9つのステップ ほか
2 準備フエーズでつまずかないための10の失敗事例 : 分析目的から逸れた興味本位な分析をしてしまう
ヒアリングで依頼者の本当の要望がくみ取れない ほか
3 分析フェーズを着実に進めるための20の失敗事例 : 依頼者のすべての要望に応えようとしたが、時間が足りない
新たな分析手法にチャレンジしたが、時間が足りない ほか
4 報告フェーズでコケないための5つの失敗事例 : 報告資料のコメントがわかりにくいと言われてしまう
情報を詰め込みすぎたスライドを作ってしまう ほか
5 : データサイエンティストになりたい!という人に知ってもらいたい「とってもディープな私」
1 3つのフェーズで進めるデータ分析プロジェクト : アクションが起こらないデータ分析に価値はない
3つのフェーズと9つのステップ ほか
2 準備フエーズでつまずかないための10の失敗事例 : 分析目的から逸れた興味本位な分析をしてしまう
4.

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図書
SAS Institute Japan株式会社著
出版情報: 東京 : リックテレコム, 2019.2  287p ; 24cm
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第1章 : アナリティクス・ライフサイクルとは?
第2章 : アナリティクスのためのデータマネジメント
第3章 : ビジュアライゼーションによるアナリティクスの加速
第4章 : 機械学習の概要と予測モデリング
第5章 : ビジネスで使える自然言語処理
第6章 : 時系列予測と最適化
第7章 : スコアリングとモデル管理
第8章 : AI/IoT時代におけるリアルタイム意思決定
第1章 : アナリティクス・ライフサイクルとは?
第2章 : アナリティクスのためのデータマネジメント
第3章 : ビジュアライゼーションによるアナリティクスの加速
概要: データの準備、分析、モデルの生成、業務への展開まで、ビジネスに生きるアナリティクスがこの1冊に!
5.

図書

図書
石田基広, 石田和枝著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2019.2  iv, 182p ; 19cm
シリーズ名: とある弁当屋の統計技師 (データサイエンティスト) ; 3
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熊田とExcel方眼紙
嫌がらせメールとベイズ
黒髪乱子さんと逆確率
秘密警察とベイズ更新
犯人と事前確率
弁当屋の新メニュー
やる気の条件付き確率
論文と研究とケーキ
コイン投げと確率分布
積分ちょろい!?
事前と事後
文章の癖—助詞と読点
階層と予測
後日談
熊田とExcel方眼紙
嫌がらせメールとベイズ
黒髪乱子さんと逆確率
概要: 人工知能や機械学習などでも重要な、今や統計で必須の知識といえるベイズ統計。乱子と文太のおなじみの二人を中心に、その知識や手法をやさしく解説!
6.

図書

図書
スティーヴ・ロー著 ; 久保尚子訳
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.5  281p ; 19cm
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1章 : ビッグデータ時代—「大きさ」よりも重要なこと
2章 : やればできる子
3章 : 社運を賭けて
4章 : 観察と洞察
5章 : データサイエンティストの誕生
6章 : データは語る—相関と文脈
7章 : 物理的世界に進出するデータ
8章 : 行動とデータの陰と陽
9章 : 先の長いゲーム
10章 : ビッグデータとプライバシー
11章 : 未来—データ資本主義
1章 : ビッグデータ時代—「大きさ」よりも重要なこと
2章 : やればできる子
3章 : 社運を賭けて
概要: 医療・農業・産業・経営・マーケティングなどさまざまな分野に大変革をもたらすビッグデータ。ピューリッツァー賞受賞の『ニューヨークタイムズ』紙リポーターが、「データ主義」が生む技術的・人間的課題に対峙する科学者、起業家、企業幹部への取材を通して 、データ資本主義時代の到来を活写した一冊。 続きを見る
7.

図書

図書
KPMGジャパン編
出版情報: [東京] : 中央経済社 , 東京 : 中央経済グループパブリッシング (発売), 2016.3  iii, v, 186p ; 21cm
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第1章 ビッグデータや最新ITトレンドを経営に活かす観点 : ビッグデータとは何か
相互に関連する最新ITトレンド
経営に活かす観点
第2章 Growthに活かす : マーケティング &
セールスにおけるビッグデータの活用
自社ノウハウの外販による新たな企業成長
画像データを活かす
IoTをGrowthに活かす
第3章 Costに活かす : 内部監査におけるビッグデータの活用
部門の発注パターン分析からCost改善
人材分析による人的パフォーマンスの向上
滞納解消のための督促業務のコスト削減
第4章 Riskに活かす : 不正・不祥事の調査、検知にビッグデータを活かす
海外子会社のデータ分析からRiskを検出
安全を保障するための審査によるリスク低減
リスク管理モデルにビッグデータを活かす
第5章 活用するにあたっての留意点 : 目的の明確化における留意事項
データ活用におけるリスク
文化、組織、体制、人材
インターフェースと結果の受入れについて
データの資産価値
将来における社会貢献
第1章 ビッグデータや最新ITトレンドを経営に活かす観点 : ビッグデータとは何か
相互に関連する最新ITトレンド
経営に活かす観点
概要: ビッグデータの活用を経営イノベーションのトリガーに。Growth、Cost、Riskの3つの観点で国内外のさまざまな活用事例を解説。IoTやAIなどの最新ITトレンドとの関係、検討すべき組織体制、プライバシー保護などの留意点にも言及した実践 的な一冊。 続きを見る
8.

図書

図書
日経情報ストラテジー編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2016.7  161p ; 28cm
シリーズ名: 日経BPムック
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9.

図書

図書
山本義郎, 藤野友和, 久保田貴文共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2015.11  ix, 230p ; 21cm
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第1部 Rを使ったデータマイニングの準備 : Rによるデータ解析入門
データマイニングとは
第2部 データマイニング手法 : 回帰分析
ロジスティック回帰分析
決定木分析
サポートベクターマシン(SVM
記憶ベース推論
クラスター分析
自己組織化マップ / SOM
主成分分析
対応分析
アソシエーションルール分析
第3部 データマイニングの実践例 : 複数の手法による予測の評価
株価データを用いた総合指標の作成
SNSデータの分析
第1部 Rを使ったデータマイニングの準備 : Rによるデータ解析入門
データマイニングとは
第2部 データマイニング手法 : 回帰分析
概要: 大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法までを「R」を使ったアルゴリズムの例題を交えて丁寧に解説。データマイニング入門書として、またデータ解析部門のテキストとしても最適。
10.

図書

図書
丸山宏, 山田敦, 神谷直樹共著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2015.8  ii, 159p ; 21cm
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第1部 データサイエンティスト : データサイエンティストとは
データサイエンティストになるには
データサイエンティストの育成
第2部 データ分析の手法 : データ分析の局面
データの準備と可視化
アソシエーション分析
クラスタリング
分類・回帰
統計的機械学習
時系列解析
最適化
実験計画
第3部 データ分析を有効活用できる組織 : データを活用する組織の形態
データサイエンティストの調達
データ活用プロセスの構築
分析基盤の整備とデータの管理
意思決定のありかた
データの分析・利用に関する権利と義務
第1部 データサイエンティスト : データサイエンティストとは
データサイエンティストになるには
データサイエンティストの育成
概要: データサイエンティストの仕事現場を紙上で再現!さらに、これだけは押さえておきたい分析手法、管理職が知っておくべき、データ分析を有効活用できる組織のありかたなど、プロフェッショナルとしての必要かつ十分な要件をコンパクトに収録!データサイエンテ ィストを目指す人、育てる人、活用する人に! 続きを見る
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