できるポケット+ ビッグデータ入門 分析から価値を引き出すデータサイエンスの時代へ

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  • インプレス (2014年1月17日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (160ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784844335290

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できるポケット+ ビッグデータ入門 分析から価値を引き出すデータサイエンスの時代への感想・レビュー・書評

  • 図書館HP→電子ブックを読む 
    Maruzen eBook Library から利用

    【リンク先】
    https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000025412

  • ビッグデータ時代は量が質を凌駕する。交差検定が可能になる。

    データ処理が大半。その後に数理モデリングを行う。

    アソシエーション分析。商品の相関性の強さが基となっている。

    妊娠予測モデルで売上を伸ばしたtarget

  • 【読書】因果を考えるより相関からまず打ち手を決める。ビッグデータの活用とは意思決定の手法 /

  • ハンディサイズで、使い勝手良さそう。

  • いろいろ考える足がかりとしては悪くないかも。

  • 最近「ビッグデータ」という言葉をよく聞くものの、
    実際のところ、あまりよくわかってない。
    でもこれからしばらくビッグデータ関連で
    ビジネスの世界が大きく変わっていくような気配。

    とりあえず

     「ビッグデータ」って何?
     どんなサービスがあるの?
     どんな技術を使っているの?

    それだけでもサラッと知りたい方にお勧めの本。

  • はたして『ビッグデータ』はただのバズワードかどうか。名前はよく聞くけど、実はよく分かってなかったというのがこの本を読んで分かった。ただの大量のデータのことではないらしい。Volume(量),Variety(多様性),Velocity(速度・頻度),Veracity(正確性・真実性)の4Vがビッグデータの特徴なんだとか(Veracityはあてはまらない時もあるようだけど)。
    ビッグデータを扱うのには、技術や科学的なアプローチだけではなく、芸術的な目利きが必要なんだとか。芸術的な目利きがない自分には扱うのが難しいのかも・・・。
    ビッグデータは自社でもってなくても、他社から購入できるらしく、JR東日本やNTTドコモなどが独自に収集したデータを販売しているよう。そうか。他社が集めたデータを用いて分析するという方法もあるのか。
    最近ちょっと気になるオープンデータについても書かれてあった。うまく使えば面白そうなウェブサービスが作れるような気もするのだけれども、アイデアがない。自分のすむ自治体でも、オープンデータを公開したり、アイデアソンなんてイベントをやったりしないだろうか。
    最後のほうに書いてあった海外での事例も面白かった。Knewtonはどっかの日本の企業が真似しそうな気がする。

  • ビッグデータの入門書。
    ビッグデータとは?といった基本的なことから、
    最新動向まで事例を織り交ぜながら説明しています。

    入門書としては良かったと思います。
    記載量も少ないので、最初から最後まで読んでもいいかと。
    これまで理解していることの復習にもなりますし。

    【勉強になったこと】
    ・ビッグデータの4V
     Volume:データ量
     Variety:多様性
     Velocity:速度、頻度
     Veracity:正確性

    ・ビッグデータ活用の三要素
     分析力、技術力、目利き
     上記に加えて業務知識が必須。

    ・ビッグデータ解析の大まかな手順
     課題を発見・定義する
     データに隠された心理・行動パターンを理解する
    (そもそもどのようにして、そのデータが生まれたか?)
     データを処理する
     データ特性(相関等)を理解する
     理解した特性を基に仮説を立て、分析を繰り返す
     分析した結果に対して考察する
     考察をまとめ、関係各所に説明・説得する

    ・データサイエンスは一人では実現不可能。
     以下のスキルを持ったメンバーを集めて、
     チームで実現すること。
     コンサルタント、ストラテジスト、アナリスト、
     データマイニングエンジニア

    ・ビッグデータの前にスモールデータで検証すること。
     そもそもスモールで成果が出ないのに、ビッグで成果が
     出るわけがない。
     バズワードに踊らされて、いきなりビッグデータから
     扱うのは時期尚早。

    ・2014年の日本におけるトレンド
     妥当性と適応性のあるサービスの実現
     データサイエンティスト人材育成環境の整備
     ⇒人材育成環境の整備は進んで欲しいです。

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