データ解析の実務プロセス入門

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著者 : あんちべ
  • 森北出版 (2015年6月20日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (256ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784627817715

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データ解析の実務プロセス入門の感想・レビュー・書評

  • データ解析ってどういうこと?というのをわかりやすく教えてくれている。初めてそういった仕事を行う人に向けて書かれており、多くの書籍も紹介してくれている点は、幅を広げるうえでも有効だと感じる。(データ解析にもいろいろな種類があって、経営戦略や新サービス開発に利用したり、データマイニングにより新しい知見や問題点を発見したり、機械学習によりマッチングなどを理論面でサポートしたり、なので用途に応じてみるべき文献は異なっていて、この本は共通的な部分を教えてくれている)

    データに振り回されて目的を見失わないように、手順を記載してくれているなど、注意点も記載されており、買って損はないと思われる。

    そして、データ解析するだけではなく。目的や前提や制限を踏まえ、意思決定に利用しやすいようにすることが仕事と言い切ってくれている点も、好印象でした。

  •  意外と実務プロセスが薄いというか何というか。
     関係ないけど、ソーシャルゲームの業界ではあまりデータ分析されていないのかな? あの業界ものすごいビッグデータ持ってる気がするんだけど。あるいは中小ひしめく世界だから、ノウハウは無いのかもしれないなぁ。

  • データ分析の独習する人のためのとても良い本。データ分析のプロセス全般について学ぶことができる。単純に分析技法についての本ではない。もちろん探索的データ分析やデータビジュアライゼーションの話、KH-coderを使ったテキストマイニング、Wekaを用いたクラスタリングや決定木の話などもある。この本のポイントは、やみにくもにデータ分析をするのではなく指針が必要であるとか、何よりも良いデータが必要だといった発想にある。

    「高度な分析手法や高価な分析ツール、ビッグデータよりも、目的を明確にしその目的を実現でき料にデータを取得するための分析計画をたてるプロセスが、データ解析でもっとも重要な部分」(p.233)という指摘には賛成。こうした計画や指針なくしてデータ分析を行うことは、夜道で落し物をした時に、探しやすい電灯の明かりのある下でのみ探すようなことに帰してしまう(p.22)。データ分析は試行錯誤であり、失敗を繰り返して進むものだという話は、何度も出てくる。

    とはいえ指針としてのKPI設定の難しさもある。よいKPIの性質として、分かりやすいこと、操作可能な変数であること、KGIと密接に結びついていること、変動の説明が一意的であること、時系列で見て安定していることが挙げられている。そしてこの観点からはDAUやPVは使えないとされている(p.152-160)。KPIに基づく運用を行うためのミーティングの話などもある点が類書と異なるだろう。

    また良いデータを得るための章は本書の素晴らしいところ。特にアンケート設計に詳しく、かなり参考になる。ダメなアンケート設問がいかにダメな結果を生むことか。アンケートサイトなどを見ていると、本書に書かれているポイントからするとまったくダメな設問も本当に多く見られる。設問が誘導的にならないようにとか、回答者に多大な負荷を与えないようになどのポイントも大事だが、消費者にとって良いハンバーガーと欲しいハンバーガーの違いなど(良いハンバーガーとは例えばヘルシーなものだが、欲しいとされているものはガッツリしたものだとか)、考えるポイント満載(p.74-89)。さらに、良いデータを得続けるためには分析ツールよりもむしろ、バージョン管理などの管理ツール(wikiやgitなど)の方が大事という指摘もある(p.103f)。

    タイトル通り、データ分析の実務面を解説し、類書の紹介などでその後につながるように書かれている。挫折しがちなポイントを前もって知っておくことによって、うまくいかなくても諦めないようメッセージを伝えている。帯にあるように、自分のような周りに頼る人がいなく孤独にデータ分析に挑む人にを勇気づける良書。読み返さねば。

  • 一度読んだだけではしっくりこないところもあったので、実務と照らし合わせながら繰り返し読んで理解していきたい

  • 非常に有用な本だった。何度も読み直したい。

  • 請求記号 336.1/A 46

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データ解析の実務プロセス入門の作品紹介

分析手法は段階的に学んでいけばOK!データは量より質!計画を立て、データを集め、分析し、計画を見直し、失敗しながらも結果を出すまでの全工程を指南。

データ解析の実務プロセス入門はこんな本です

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