- Amazon.co.jp ・本 (253ページ)
- / ISBN・EAN: 9784798128139
作品紹介・あらすじ
回帰・時系列・多次元分析、データマイニングやBI、ビッグデータなど、重要トピックと、「基礎」「将来」がよくわかる。
感想・レビュー・書評
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データ分析の手段の説明に比重を置いた本です。
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データ分析の基本である平均にも、算術平均、幾何平均、調和平均といった種類があるが算術平均以外聞きなれない用語だと思ったが、数学や物理では幾何平均は相乗平均で、調和平均も並列回路の抵抗値を求める際の逆数の算術平均の逆数であることがわかった。あとは、散布図、相関分析、回帰分析、移動平均といった他の統計の本でも紹介されているような事項の解説が続いたが、データマイニングについては4つの代表的なアルゴリズムが紹介されていて、大量データの分析を実務でほとんどすることのない私にとっては参考になった一冊だった。
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データ分析に関する用語と要素の概要を簡潔に知ることができる。
理屈的に難しいことはほとんどないので、概要を理解したら、後はとりあえず実際の分析を行いながら、個別の事項については専門書で確認していった方が理解が早い気がする。 -
幅広い分析の知識を身につけるための一冊。初心者にも、ある程度分析をやってきた人にも、両者に意味のありそうな一冊。
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基礎知識には最適
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使える手法が多くて良かったですが、もう少しエクセルの実例が欲しかった。
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データ分析をする時に、何を目的にして、どのような手法を行えばよいかが網羅されている本である。
1.2章は、統計的な基礎的な多くの平均や分散などの用語を説明した後、3章の相関係数から9章のデータウェアハウスまでは各々の手法を説明して、10章ではビッグデータ等の今後の流れをまとめている。
目次は下記の通り。
1章 データ分析の概要
2章 データ分析の基礎知識
3章 相関と回帰分析
4章 時系列分析
5章 多次元分析
6章 シミュレーション
7章 データマイニング
8章 ビジネスインテリジェンス
9章 データウエアハウス
10章 データ分析のこれから
詳細は、↓
http://books.shoeisha.co.jp/book/b101808.html