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データ分析プロジェクトの手引: データの前処理から予測モデルの運用までを俯瞰する20章 単行本 – 2017/2/24

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ビジネスにおけるデータ分析の重要性が叫ばれるようになって久しい。さらに最近ではビッグデータに注目が集るようになり,データ分析の需要は高まる一方である。本書はビジネスにおけるデータ分析を,その要件定義から分析システムの構築に至るまで,豊富な事例を紹介しつつ詳述した解説書である。
前半は,ビジネスで分析を進める際の要件定義から始まり,データの集め方,集めたデータの前処理の方法,そしてデータマイニング・機械学習の手法を用いた分析結果の解釈・レポーティングについて解説している。後半は事例紹介を交えつつ,テキストマイニング,データベースとの連携,プライバシーへの配慮といった発展的な話題で構成されている。 本書を通じて,読者はビジネスにおいてどのようにデータを集めて分析し,システムとして確立していくかについて学ぶことができる。企業におけるデータ分析のあり方を学びたい初心者はもちろんのこと,企業の第一線で分析を手掛けてきた分析者が,マネージャクラスとして新たな道に進む際に,自分の知識を再確認するためにも有用である。
[原著:David Nettleton, Commercial Data Mining: Processing, Analysis and Modeling for Predictive Analytics Projects, Elsevier, 2014.]
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  1. 本の長さ
    414ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    共立出版
  4. 発売日
    2017/2/24
  5. ISBN-10
    4320124030
  6. ISBN-13
    978-4320124035
  7. すべての詳細を表示
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2017/2/24)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/2/24
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 414ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4320124030
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320124035
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    5つ星のうち4.6 5

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上位レビュー、対象国： 日本

Aki
5つ星のうち5.0 専門家が手引書を書くとこうなる。僭越ながら国内の「専門家」も見習って頂きたい。
2017年6月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
別段舶来志向では無いつもりだがこの手の専門家による手引書は翻訳書に数日の長があると感じずにはいられない。著者はIBMを退社して専門家として会社経営を行いつつこのような書を執筆しておりあちらでは典型的な専門家なのだろう。翻って我が国の「データ分析〜」の良書も散見されるが本書のような専門家の実務経験と豊富な知見に裏付けられた厚みという点では残念ながら著しい差があると言わざるを得ない。おそらく本書レベルの執筆が可能な国内の専門家はそれを書くような余裕か境遇に恵まれずそうでない方々が（草の根的に）「データ分析〜」「ビッグデータ〜」「人工知能〜」「機械学習〜」というタイトルを出版社から勧められて「IT詐欺師の猫騙しな「教科書」」に陥ってしまっている傾向が少なからずある。恥ずかしいので「〜の教科書」というタイトルはいい加減打ち止めにして頂きたい（Web２．０と同じくらい恥ずかしいので）。本書はデータ分析のフレームワークを実例を含めて詳解と紹介をしているので大変勉強になる。ぜひ国内の専門家の方々も本書のような実務書もお願いしたいと考えます。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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さいとお@宇都宮
5つ星のうち4.0 読みやすいですが、俯瞰以上のものを求めてはなりません
2017年2月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
高いなりのことはあるだろうと思って購入しましたが、私の想定する内容とは違いました。仕方ありません。
本書の想定するメインターゲットは「すでに全社データベースにはデータがたくさんあり、データ分析を使って何をするべきかがはっきりしている、メーカーや大規模小売店の偉い人」です。
私のような「社内のちっちゃなデータベースからせこせこデータをとってきて草の根分析プロジェクトをやっている」人間からすると、かかる金額の桁が違うなあ、その割に手法は古典的だなあ、とか思ったりします。エンタープライズ向け製品を主にするとそうもなりますが。
・ディープラーニング等のパラメータチューニング職人を目指される方には、まったくもってお勧めしません。
・まずRでコマンドを……という技術はあるが金欠会社の人にもお勧めしません。確かに本書の紹介にあるWekaでもできますが。
・過去に幾多の会社で実績のあるアルゴリズムを、自分の会社でも導入したいかたにはお勧めします。
個人的には、本書程度の知識ではデータ分析担当の営業さんとまともにやりあうには不足に感じます。
本書を第一歩に、ご自身の業界に合った分析手法についての知識を身に着けられないと「嘘、大嘘、そして統計」にだまされるでしょう。
26人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Amazonカスタマー
5つ星のうち5.0 大企業向けデータ分析プロジェクトの指針
2019年8月27日に日本でレビュー済み
企業のデータ分析プロジェクトにおいて、目的などの課題設定、前処理等のデータ準備、分析手法、社内での分析結果の共有や活用といった一連の流れをまとめた資料は少なく、それらがまとめられているのはありがたい。
ページ数が多く一部に古さを感じる表記はあるものの、まだまだ現役で使えるノウハウが詰まっている（現実のプロジェクトがこれらの前例を活かせていない証左でもあるが）。
ただし、これからデータ分析を始めたい企業（中小・ベンチャーを含む）は対象外になる。
「社内にデータはあるが活用できない」という大企業特有の問題を抱えるIT部門や上層部向けの役立つ内容になっているので注意したい。
役に立った
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グロイシ
5つ星のうち5.0 これから分析プロジェクトを始めたいが何も知らない人におすすめ
2017年4月6日に日本でレビュー済み
タイトルの通りデータ分析プロジェクトの流れが全て記載されています。
分析を始めたいがまず流れがわからない人におすすめしたいです。

また、分析対象のデータ量の目安なども書いてあるので多少参考になると思います。
※あくまで例なので参考程度と言った感じですが。。。。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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