Tableauで始めるデータサイエンス

  • 秀和システム
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レビュー : 1
  • Amazon.co.jp ・本 (493ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784798060255

作品紹介・あらすじ

データビジュアライゼーションのTableauとプログラミング言語Pythonの組み合わせで学ぶデータサイエンス入門書の登場!

 「楽しいデータサイエンスの入門書」があってもいいと思いませんか?

 例えば、「データの理解」。Pythonのコーディングでもできますが、BIツールならドラッグアンドドロップで、考えるスピードと同時に答えが浮かび上がってきます。
 つまり、データサイエンスの標準と言えるCRISP-DMプロセスの中で、楽ができるところはTableauで楽をしてしまえば良いのではないか。そして何より、Tableauを使えば、楽しんでデータサイエンスのプロセスに取り組むことができます。
 一方、モデルの作成(モデリング)には、ディープラーニングを含む最新のアルゴリズムが無料で利用できるPythonを利用しない手はないでしょう。

 そこで、データの理解・準備にはTableauを使い、モデルの作成にはPython。その結果のプレゼンテーションには再びTableauというように、TableauとPythonを使い分け、補完することで、データサイエンスのプロセスが効率的に楽しく学べる。この本は、「ちょっと難しそう」と思われがちなデータサイエンスも、Tableauなら挑戦できるのではないか? というアイデアから始まっています。
 
 本書を手にしていただきたいのは、すでにTableauでビジュアル分析をしていて、機械学習を用いる次のレベルのデータ活用にチャレンジしたい方、データサイエンスの入門にはコーディングと数学で挫折してしまった方です。もちろん、データサイエンティストとして活躍されている方でも、「Tableauを使ってもっと効率的にデータサイエンスのプロセスを回したい」「魅力的なプレゼンテーションでビジネスサイドを説得したい」と思われているのであれば、この本が参考になります。

 本書は、CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)の「6つのプロセス」に準拠しています。

①ビジネスの理解
②データの理解
③データの準備
④モデリング
⑤評価
⑥共有・展開

 本書の第2 章は「基礎体力編」と題し、CRISP-DMのステップの各要素にフォーカスします。
 「データの理解」について、2.1「データ可視化の基礎」にて、Tableau Desktopを利用して学習します。
 「データの準備」について、2.2「データの準備の基礎」にて、Tableau Prep Builderを利用して学習します。
 「モデリング」については、2.3「予測モデル作成の基礎」にて、Python の基本的な構文から始めて予測モデルの作成、Pythonでの評価方法までを学習します。

 第3 章は「実践編」と題して、CRISP-DMのステップを組み合わせ、パブリックデータを元にデータサイエンスのプロセスを回し、ビジネス価値を産み出す実習に挑戦します。

感想・レビュー・書評

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  • 図書館なし2019/12/11

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著者プロフィール

Tableau Japan 株式会社 セールスコンサルタント
日本アイ・ビー・エムでデータベース基盤エンジニアとして活躍後、2016 年にTableau Japanに移籍。テクニカルサポートとして日本・アジア地域への技術サポートを行う。2019年よりセールスコンサルタントとして、データ分析の現場に近いところからTableau 導入支援や、Tableauと先進技術を連携したソリューションの開発・提案を実施。

「2019年 『Tableauで始めるデータサイエンス』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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