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

著者 : 小林孝嗣 できるシリーズ編集部

• インプレス (2014年1月17日発売)

感想・レビュー・書評

[nackybgさんの感想 · 2018年7月6日]

ビックデータの入門書

[豊橋技術科学大学図書館さんの感想 · 2016年9月19日]

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

[aya00226さんの感想 · 2016年5月10日]

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

[くろしろうさんの感想 · 2014年9月6日]

ハンディサイズで、使い勝手良さそう。

[Ｋ/Ｉさんの感想 · 2014年7月9日]

いろいろ考える足がかりとしては悪くないかも。

[kunoichiさんの感想 · 2014年4月24日]

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。

[amano225さんの感想 · 2014年3月24日]

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。

[かずさんの感想 · 2014年2月11日]

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。