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1.

図書

図書
鈴木光勇著
出版情報: 東京 : エスシーシー, 2015.9  vi, 353p ; 24cm
シリーズ名: SCC books ; B-383
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第1部 分析の基本をマスターする : データのインポートと加工
データの集計、抽出、順位付け
異常値を目に訴える(条件付き書式) ほか
第2部 ピボットテーブルで売上分析 : ピボットテーブルでクロス集計
ピボットテーブルで売上不振を分析
第3部 ビッグデータ分析に挑戦する : Power BIで全員参加のデータ分析
データマイニングアドインを活用する
第1部 分析の基本をマスターする : データのインポートと加工
データの集計、抽出、順位付け
異常値を目に訴える(条件付き書式) ほか
2.

図書

図書
原隆志著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2015.10  141p ; 20cm
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第1章 分析に適したグラフを選ぶ : 目的に適したグラフを把握する
分析実務に向いたグラフ
第三者への説明に適したグラフ
ひとめでわかるグラフの適性と制約
第2章 作りたいグラフから利用するデータの種類や形式を決める : グラフを作るためのデータの種類と特徴
データを収集する
第3章 集計とグラフ作成の手順 : 集計によって見えてくるもの
単純集計を行う
クロス集計を行う
第4章 グラフからデータの傾向を読みとる : 分析とは「データの傾向を読みとる」こと
1つのデータ系列の傾向を見る
複数のデータ系列を比較する
分析にあたっての注意点
第5章 実例で読み解く分析のポイント : 売れる要因を探る—SNSの有料オプションはどんなものが、なぜ売れるのか?
売れない要因を確認する—ニュース配信サービスでなぜ会員登録してくれないのか?
競合を調査する—ビジネス情報サイトのライバルの顧客はどのような傾向にあるのか
ニュースを作る調査—個人情報漏洩事件に関するアンケート調査をプレスリリースに結びつけるには?
満足度を調査する—ソーシャルゲームの顧客満足度をどう評価するか?
新サービスの需要を調査する—ECサイトのプレミアム会員にどれぐらい登録してもらえるか?
ユーザビリティを調査する—どうすればWebで登録してもらいやすくなるか?
第1章 分析に適したグラフを選ぶ : 目的に適したグラフを把握する
分析実務に向いたグラフ
第三者への説明に適したグラフ
概要: データに隠れた問題の原因や意外な現実をひと目でわかるグラフにし、次の一手を見出すための基本と実践テクニックがわかる。
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図書

図書
立山秀利著
出版情報: 東京 : KADOKAWA, 2014.11  223p ; 21cm
シリーズ名: ビジネス極意シリーズ
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1 : 概要編—ネットから自動収集する方法
2 : Webクエリ編—Webクエリを手動で設定して情報収集
3 : VBA準備編—Webクエリを活用するためのVBAの基礎
4 : VBA実践編—WebクエリをVBAで制御して情報収集
5 IE制御編—Internet : Explorerを制御してデータを取得
6 : Webサービス編—Webサービスで情報収集
1 : 概要編—ネットから自動収集する方法
2 : Webクエリ編—Webクエリを手動で設定して情報収集
3 : VBA準備編—Webクエリを活用するためのVBAの基礎
概要: 刻々と更新されるウェブデータは、エクセルなら自動で取り込み可能。変動する為替レートや価格情報も自動で更新!タイマーで毎日取り込んで、履歴をグラフにもできる!
4.

図書

図書
齋藤健太 [著]
出版情報: 東京 : クロスメディア・パブリッシング , 東京 : インプレスコミュニケーションズ (発売), 2013.9  254p ; 19cm
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今、求められているデータ分析
1 : データ分析は課題の見極めが9割
2 : 課題や仮説を洗い出すための考え方
3 : データ分析の質が決まるデータ収集
4 : データ分析の進め方で精度が大きく変わる
5 : 目的に沿ったデータ分析の方法
6 : 参考・データ分析で必要なエクセルスキルは3つ!
今、求められているデータ分析
1 : データ分析は課題の見極めが9割
2 : 課題や仮説を洗い出すための考え方
概要: 新入社員からマネージャーに至るまで、ビジネスに絶対必要な問題解決と業績を伸ばす実践的なデータ分析を徹底解説。問題解決力、仮説の抽出、データ集め、分析、新商品の開発まで、知識ゼロからデータ分析が簡単にわかる!
5.

図書

図書
中西達夫, 畠慎一郎著
出版情報: 東京 : 日本実業出版社, 2014.8  237p ; 19cm
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第1章 : ビジネス成功の必須ツール、それが「データ分析」だ!
第2章 : データ分析には「手順」がある
第3章 : 分析に取りかかる前に知っておきたいこと
第4章 : データ分析の第1ステップ「データの把握」
第5章 : 「探索型データ分析」で成果をあげるために
第6章 : 「目的型データ分析」で「予測のプロ」になる!
第7章 : 「データ分析」を自社の武器にするために
第1章 : ビジネス成功の必須ツール、それが「データ分析」だ!
第2章 : データ分析には「手順」がある
第3章 : 分析に取りかかる前に知っておきたいこと
概要: プロだけが知っているシンプルだけど大切な手順。ビジネス現場で役立つ「流れとレシピ」を伝授。膨大なデータの中から「意味のある特徴」を探し出す。
6.

図書

図書
高橋威知郎著
出版情報: 東京 : かんき出版, 2014.9  265, 4p ; 21cm
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第1部 理論編 : 3つのツールを使って「準備」する
データを「集める」際は3つのポイントを守る
3つのポイントに注意して「分析」する
「表現」の工夫次第で説得力が変わる
伝えるべき相手に合わせた表現で「伝える」
第2部 事例編 : 高収益体質に生まれ変わるために製品選定を見直す
店舗の売上をさらに伸ばすために新規のセットメニューを考える
売上に貢献した顧客別DM(ダイレクトメール)作戦でリピート率を上げる
第1部 理論編 : 3つのツールを使って「準備」する
データを「集める」際は3つのポイントを守る
3つのポイントに注意して「分析」する
概要: 「売上アップにはどんな新製品開発が必要?」「利益アップにはどんな方策をとるべき?」「上位商品の販売につながる販売策は?」→14のフレームワークを自在に組み合わせて、データを宝に変える!
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図書

図書
中川慶一郎, 小林佑輔編著
出版情報: 東京 : リックテレコム, 2014.10  318p ; 21cm
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第1章 : 分析とは
第2章 : データ分析に必要なスキル
第3章 ケーススタディ : 要因分析編
第4章 ケーススタディ : 予測編
第5章 : 新しい基盤技術—OML
第6章 : 新しいデータ—SNS
付録 : Rのインストールと操作の基本
第1章 : 分析とは
第2章 : データ分析に必要なスキル
第3章 ケーススタディ : 要因分析編
概要: 本書では主にR言語を用い、データ分析の仕事を疑似体験します。後半ではOSSの「オンライン機械学習フレームワーク」を実際に使って簡単なレコメンデーションシステムを開発するほか、Twitter上の拡散ネットワークの可視化等を試みます。いずれも、 第一線の現役データサイエンティスト集団が手引きします。 続きを見る
8.

図書

図書
須藤修 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 東京大学出版会, 2007.11  viii, 220p ; 21cm
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9.

図書

図書
羽室行信編
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2021.6  xii, 175p ; 21cm
シリーズ名: Pythonによるビジネスデータサイエンス = Business data science with Python ; 2
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1 : 前処理の意義
2 : データの収集
3 : 表構造データの処理技術
4 : 実践:公的統計
5 : 実践:マーケティング
6 : 実践:ファイナンス
7 : 実践:自然言語処理
A : Python基礎
B : Jupyterを使ったプログラミング環境
1 : 前処理の意義
2 : データの収集
3 : 表構造データの処理技術
10.

図書

図書
マッタン・グリフェル, ダニエル・ゲッタ著 ; 金井哲夫訳
出版情報: [東京] : 日経BP , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2021.12  407p ; 21cm
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