データサイエンス (やさしく知りたい先端科学シリーズ 10)

生田目崇

• 創元社 (2022年11月17日発売)

作品紹介・あらすじ

ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野「データサイエンス」は、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野で注目されている。データサイエンスの基礎となるデータ処理（情報学）やデータ分析（統計学）手法の基本やあらまし、さまざまな分野での活用実例などを、図版や写真、イラストを使ってやさしく解説するシリーズ第10弾。

感想・レビュー・書評

[osawatさんの感想 · 2024年11月24日]

ふむ

[神戸国際大学情報センター（図書館）さんの感想 · 2024年9月30日]

https://act-02.kobe-kiu.ac.jp/opac/volume/398687

[セーヤーランドさんの感想 · 2024年6月18日]

データサイエンスについての一般常識をざっくり知ることができた。

[北海道大学北図書館のおすすめ電子ブックさんの感想 · 2023年8月21日]

電子ブックへのリンク：https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00077494
※学外から利用する場合は、リンク先にて「学認でログイン」をクリック→入学時に配布されたID/PWでログイン

[kaota01さんの感想 · 2023年8月16日]

えらい抽象的な一般論で、自分が欲しい情報は得られず。

[gaacoさんの感想 · 2023年6月18日]

データサイエンスについての近況をまとめた本とのこと。

・データサイエンスとは何か
・データの処理や加工では何をするか
・データ分析の方法にはどのようなものがあるか
・どういう分野でデータサイエンスが活用されているか
・今後と課題

ずぶの素人である自分には、見取り図を提供してくれるありがたい本だ、と言える。
自分が興味があるのは、音声のデータ処理と分析なのだが、どういうことをするのかについてのなんとなくの理解はできたと思う。

ただ、原則見開き２ページで一項目を説明するため、もうちょっとそこは説明してよ、と思う部分もある。
他の本で読んでいて、あの話かあ、とわかる人には適するのだろうが。

[fudaidsecさんの感想 · 2023年6月11日]

007.6||Na

[山梨大学附属図書館電子ブックさんの感想 · 2023年6月7日]

https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000144702

[aya00226さんの感想 · 2023年2月15日]

標準化＝（データー平均値）／標準偏差。
ゼロが中心。１だと標準偏差分は慣れている。
正規化＝（データー最小値）／（最大値ー最小値）。
最大値は１、最小値が０。外れ値があると極端に偏る。

データフュージョン＝データを組み合わせて分析する。
ダッシュボード＝営業データを一覧で分かるようにしたもの。BI（ビジネスインテリジェンス）。

因果関係＝重回帰分析、クラス判別＝ロジスティック回帰分析、構造の分析＝主成分分析。
ベイズ統計。迷惑フィルターに使われている。

データサイエンティスト検定、
統計検定のデータサイエンス基礎、発展、エキスパート。
ティーぷラーニング検定、G検定とE検定。
２０２５年の崖＝レガシーシステムの存在によってつぎはぎが利かなくなること。２０２５年以降損失が出る予測がある。

[女子栄養大学図書館さんの感想 · 2023年2月13日]

女子栄養大学図書館OPAC▼ https://opac.eiyo.ac.jp/detail?bbid=2000060038

[学習院大学 法経図書センターさんの感想 · 2023年1月25日]

東2法経図・6F開架：007.6A/N47d//K

[fraserlibさんの感想 · 2022年12月22日]

請求記号　417/N 47

著者プロフィール

生田目 崇（なまため・たかし）
1999年東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻、博士後期課程修了、博士（工学）。2002年専修大学商学部専任講師・准教授・教授。2012年より中央大学理工学部経営システム工学科（現・ビジネスデータサイエンス学科）教授。マネジメント・サイエンス、マーケティング・サイエンスを中心とした幅広いデータサイエンス研究に従事。主な著書に『マーケティングのための統計分析』（オーム社）、『マーケティング・エンジニアリング入門』（有斐閣、共著）など。

「2022年 『データサイエンス』 で使われていた紹介文から引用しています。」