データ分析について知りたい人のために、おすすめの本を紹介します。
データ分析は、膨大なデータの中から有用な情報を見つけ出し、分析するプロセス。統計学、機械学習などの手法を用いて、データを整理・解釈し、トレンド、パターン、相関関係を発見します。ビジネスの意思決定、製品開発、顧客理解の向上に不可欠な技術で、データドリブンな時代をリードするカギとなります。
まずはじめに、データ分析がわかる本のおすすめ3選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- ビジネスパーソンや経営層：データに基づいた意思決定を行い、事業の成長を促進したい
- マーケティング担当者：データ分析を通じて顧客の行動やニーズを理解し、効果的なマーケティング施策を立てたい
- 営業担当者：売上データや顧客データを分析し、営業戦略の改善やターゲットの最適化を図りたい
- データサイエンティストやアナリスト：データ分析の基礎や応用技術を学び、業務に役立てたい
- 商品企画や開発担当者：ユーザーのフィードバックや市場データを分析し、より良い製品を開発したい
- データエンジニア：データ収集・整備・前処理のスキルを学び、分析しやすいデータ環境を構築したい
- リサーチャーや調査担当者：調査データの分析方法を学び、調査結果から意味のあるインサイトを引き出したい
- 小売業やECサイトの担当者：販売データや顧客データを分析し、売上拡大や顧客満足度向上に役立てたい
- ITエンジニアやシステム開発者：データ分析のスキルを習得し、データに基づいたプロダクト改善を行いたい
- 経済・金融業界の担当者：市場データや金融データの分析方法を学び、投資判断や経済予測に役立てたい
- 学生や研究者：統計やデータ分析の理論を学び、アカデミックな研究に活かしたい
- 人事担当者：人事データを活用して、離職率の改善や採用活動の最適化を目指したい
- 起業家やスタートアップ経営者：限られたリソースで効果的な意思決定をするためにデータ分析の基礎を学びたい
- 業務効率化を図りたい管理者やマネージャー：業務データを分析して、組織のパフォーマンス向上や課題解決に役立てたい
あなたの興味関心にあった本をみつけて、ぜひ読んでみてください！
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おすすめ5選）データ分析の本
データ分析がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
図解即戦力 データ分析の基本と進め方がこれ1冊でしっかりわかる教科書
書籍情報
ポチップ
データ分析の基本からビジネス活用まで初歩から図解
現代のビジネスではあらゆる場面でデータが蓄積され、データから価値ある洞察を引き出すデータ分析は必須の取り組みとなりつつあります。
しかしデータ分析は、多くのビジネスパーソンにとって具体的なイメージを持ちにくい領域です。本書は、データ分析の初学者であるビジネスパーソンを主な読者層として、「データ分析とは何か」「ビジネスにデータ分析をどう活用できるか」という基本的な疑問から始まり、実際のプロジェクト遂行、そして分析結果の評価まで、段階的に学べるよう構成されています。
amazon.co.jp書籍情報より引用
データ分析の基礎を理解し、自信を持ってデータ分析プロジェクトに取り組むための第一歩となる1冊です。
問題解決の最初の一歩 データ分析の教室
書籍情報
ポチップ
すべてのビジネスパーソンにとって、データから意味を引き出して問題を解決する「データ分析」は、仕事の“必修科目”になってきています。
「データ分析」と聞くと、なにか難しい数式を使う特別なものだと思うかもしれませんが、実際はエクセルひとつでできて、コツさえつかめば誰でも自分の仕事を数字で説明できるようになります。
街のパン屋さんの再生ストーリーに沿って、対話形式で解説。
読み終えるころには、一生モノの“仕事の武器”が身につきます。
amazon.co.jp書籍情報より引用
評判・口コミ
実践 データ分析の教科書 現場で即戦力になるデータサイエンスの勘所
書籍情報
ポチップ
データ分析スペシャリストの知見を凝縮!
データサイエンスは、業務を劇的に変革できるチャレンジングで、かつ、エキサイティングな分野です。ただしそこでは、単純に
データを収集し、それを各種統計理論に当て嵌めればプロジェクトは成功するものでしょうか?本書は、日立製作所 Lumada Data Science Lab. のメンバーたちの叡智を凝縮した一冊です。
この中では、データ分析を行うための基礎技術や手順、そしてプロジェクトを成功に誘うためのノウハウを懇切丁寧に解説しました。データサイエンスを業務に活用し社内DX化を図りたいIT担当者、そして将来はデータサイエンティストになりたい人、必読の入門書です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
ChatGPTで儲かるデータ分析
書籍情報
ポチップ
ChatGPTを使えば、高度なデータ分析も楽々駆使して段違いの成果が出せる！
amazon.co.jp書籍情報より引用
日本語の指示（プロンプト）だけで分析でき、PythonプログラミングはChatGPTにお任せ！
生成AI前と生成AI後でデータ分析の学習法が根底から変わりました。
今までデータ分析学習の出発点だった、「Pythonとデータ分析関連のライブラリを深く理解すること」が必須ではなくなりました。
これからは「プロンプト」と呼ぶ生成AIへの日本語の指示さえステップごとに的確にできれば、細かいPythonコーディングは、ChatGPTに任せられます。
本書で利用するプロンプトや、Python学習用のサンプルコードはすべてサポートサイト（GitHub）で公開しています。
本書のプロンプトを活用して、今すぐデータ分析を初めましょう！
この１冊ですべてわかる データサイエンスの基本
書籍情報
ポチップ
◆データ分析のトップランナーが、【身近にある9つの事例】でやさしく解説!
日本で初めてデータサイエンス学部を創設した「滋賀大学(データサイエンス学部)」が、【身近にある9つの事例】を用いて、データ分析で何かできるかを、やさしく解説した類書のない一冊です。
大学入学共通テストで出題される情報Ⅰ、そして情報Ⅱを学ぶ学生にも最適。◆本書の構成は、事例の紹介、続けて分析に必要な基本知識の説明!
本書の構成は、各事例ごとに、まずは前半で事例を用いて【データ分析のやり方】を紹介し、続けて後半の【キーワード解説】で分析に必要なデータサイエンスの知識を説明します。
amazon.co.jp書籍情報より引用
プログラムコードもつけているので、自分のコンピュータで分析を再現しながら学習することも可能です。
ジャーナリストによる企業、行政などのデータ分析導入の事例も掲載。
注目の新刊）データ分析の本
データ分析がわかる本の注目の新刊を、2冊、紹介します。
ビジネス課題の発⾒と解決を導く データ分析 成功のセオリー
書籍情報
ポチップ
◆◆個々の分析手法の外にある◆◆
◆ビジネス適用のノウハウを網羅◆データ分析やAIを実際のビジネス活動へ適用する動きが急拡大しています。その成功のカギは、個々の分析技術や機械学習の手法とは、少し別の所にありそうです。本書は「分析技術と現実のビジネスをつなぐ」という目的指向の視点から、必要とされるノウハウを広く網羅的に俯瞰します。
分析の実施やAIシステム開発に先立つデータの準備、スコーピングと分析プロセスの設計、必要となるスキルの見極めとその動員方法から、最終的な分析結果の扱い方やレポート時の心構えまでを、著者の豊富な経験に基づき具体的に紹介。推奨図書を含め、データサイエンティスト、分析の担当者、ビジネストランスレーターにとって喫緊のスキルセットを明示します。
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Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第3版
書籍情報
ポチップ
最新環境に対応した第3版の登場！
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データ分析エンジニア必携の基本知識を最短で習得できる
本書はデータ分析エンジニアに必要な以下の基礎知識について、サンプルを交えながら丁寧に解説します。
・データの取得・加工
・データの可視化
・プログラミング
・基礎的な数学の知識
・機械学習の流れや実行方法
ロングセラー）データ分析の本
データ分析がわかる本のロングセラーを、10冊、紹介します。
データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする
書籍情報
ポチップ
【データサイエンティストたちの悪夢】
・上司が「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクト
・自分が期待した結果しか認めないクライアント
・プロジェクト終盤でもまだ手に入らないデータ
・分析手法にしか興味がない分析者
・最終報告後にやっと決まる仕様【その分析、もう失敗しているかも…… 失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】
本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。
データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場となる経営者や企画部、マーケティング部に所属する方々に送る、失敗から学び、成功への道筋を描くための必読書――失敗は成功の母である!
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外資系コンサルのデータ分析技法 生成AIを使いこなすデータスキル
書籍情報
ポチップ
AI時代だからこそ改めて必要なデータスキルについて、これから社会人になる、または社会人1年目の人材が押さえておくべきレベルを解説！
・KKD（勘、経験、度胸）だけの意思決定から、データを活用した意思決定へ
・少子高齢化に伴う労働力不足を補うためのデータ・AI活用に向けて
・あらゆるデータが蓄積されることに伴う分析能力の構築に向けて
・属人性の低減によるビジネスアウトプットの均一化・ノウハウの蓄積に向けて
・ビジネスシーンで必要なデータドリブン型ビジネス人材の育成に向けて必須の知識をわかりやすくまとめた一冊
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分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
書籍情報
ポチップ
本書は、データを分析して背後にあるメカニズムを解釈したり、データに基づいた意思決定や問題解決を行う際に、分析者が知っておかなければならない知識をわかりやすく網羅的に解説した教科書です。
データ分析が上手くいくかどうかは、分析手法の技術だけでなく、データの質や扱い方、解釈の方法にも大きく影響を受けます。
しかし、実践的にデータや分析の質を高く保ち、間違った解釈をしないための知識について、わかりやすくまとまった入門書はまだまだ少ないのが現状です。本書では、各種分析手法をただ網羅するだけでなく、データのばらつきやバイアスに関する基礎知識、データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学、サンプリングの方法と理論、データハンドリングのノウハウ、各種分析の考え方、データの解釈における認知バイアスや数理モデリングのポイント、システム運用時に発生する問題など、非常に幅広い視点でデータ分析者が知っておかなければならない知識を整理し、平易に解説することを目指しました。
記述については、本質的な考え方の部分に特に重点を置き、数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。
興味深い事例もふんだんに紹介することで、読み物としての面白さも追求しています。データサイエンティストを目指す方はもちろん、（任意の分野の）研究でデータを分析したい学生の方、データ分析について深く知りたいビジネスマンの方にも楽しんでいただけると思います。
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答えはデータの中にある リサーチャーが永く使えるビジュアル分析手法
書籍情報
ポチップ
データ分析の入門から、実践まで
アイデアや仮説を引き出すデータ分析の極意。それは初期段階から「思考のためのグラフ」を描くこと。計量経済学・データ分析の専門家がリサーチ/ビジネスに役立つ「統計のセンス」をわかりやすくレクチャー!
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データ分析の力 因果関係に迫る思考法
書籍情報
ポチップ
ビッグデータ+人間の判断力=真実が明らかに!
最先端のパワフルな手法を、数式を使わず、わかりやすく解説!ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。
データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う――。本書では「広告が売り上げに影響したのか?」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。
序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。
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第2章以降では、ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。
データの力を100％引き出す「データ分析脳」の鍛え方
書籍情報
ポチップ
令和のビジネスマンにはデータ分析が求められています。
もはや特定の専門家だけのものではありません。
大人気書籍「Python実践 データ分析 100本ノック」の著者が、数字で考える思考技術を伝授します。データを活用するためのツールや技術が広まっています。
TableauなどのBIツールなどで、今ある手持ちの数字を、デジタルデータ化するという流れは非常に多く、グラフ化、ビジュアル化、データ基盤やダッシュボードなどは多くの企業で導入されています。しかしながら、言われたとおりにデータをビジュアライズすることができても、その意味を理解するデータ分析脳が育っていないので、手順通りにやってみたにとどまり、説明ができずにデータが活用できていません。
本書は、その何故と方法を結び付け、データ分析をするための思考を学ぶことのできる必読の書籍です。
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データ分析をマスターする12のレッスン〔新版〕
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ポチップ
回帰分析を中心に個票データの分析まで扱う好評テキストのリニューアル。
検定など読者がつまずきやすい箇所の説明をさらに充実させ、また3時点以上のパネルデータを扱う章を新たに設置。
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分析例や使用データなども全面アップデートした。
ウェブサポートも充実。
改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析
書籍情報
ポチップ
本書は日本統計学会の公認テキストです
日本統計学会は、中高生・大学生・職業人を対象に、各レベルに応じて体系的に国際通用性のある統計活用能力評価システムを研究開発し、「統計検定」として資格認定しています。
3級は、高校生と大学初年次生を対象に、高校卒業段階までに求められる統計活用力を評価し、認証します。
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本書で学ぶことにより、データの分析において重要な概念が身につき、身近な問題解決に活かす力が養われます。
3級対策にはもちろんのこと、2級受験に挑戦する前の復習にも使えます。
データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術 効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ！
書籍情報
ポチップ
煩雑で時間をかけていたデータ分析・可視化も「秒」で解決！
本書はChatGPTのプロンプトを利用して、効率的かつクオリティの高い分析・可視化手法を解説した書籍です。今まで膨大な時間と複雑な手間をかけていたデータ分析も本書を利用すれば、素早く精度の高い分析結果を導くことができます。また分析手法だけでなく、可視化プロセスも触れていますので、美麗でわかりやすいグラフを作成できます。
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AI・データ分析プロジェクトのすべて ビジネス力×技術力＝価値創出
書籍情報
ポチップ
データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。
そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られることのなかった「ビジネス力」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説していきます。プロジェクトの入口として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」にふれ、続く実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にして、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説します。最後に出口となる「収益化」に関する情報をまとめます。
先を行くデータ分析者達は、これまでさまざまな罠にかかり、見えない落とし穴にはまっても奮闘してノウハウを蓄積してきたのがこの10年です。これからAI・データ分析プロジェクトに取り組む方/関わる方へ向けて、先人たちのノウハウをまとめたのが本書です。
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データ分析によくある質問と回答
データ分析について、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
データ分析とは何ですか？
回答: データ分析は、生のデータを収集し、それを処理して有用な情報や洞察を抽出するプロセスです。
このプロセスには、データのクリーニング、整理、変換、モデル化が含まれ、最終的にはデータから意味ある結論や予測を導き出します。
データ分析は、ビジネス意思決定、市場研究、科学研究など多岐にわたる分野で利用されます。
データ分析に必要なスキルは何ですか？
回答: データ分析には以下のスキルが一般的に必要とされます：
- 統計学と数学： データの傾向やパターンを理解するための基本的な知識。
- プログラミング能力： PythonやRのようなデータ分析に適したプログラミング言語。
- データベース管理： SQLなどのデータベース言語を使ったデータの取り扱い。
- データの可視化： ツールを使用したデータの視覚化能力（例: Tableau, Power BI）。
- 問題解決能力： 複雑なデータセットから実用的な洞察を得る能力。
データ分析とデータサイエンスの違いは何ですか？
回答: データ分析は、主に既存のデータから特定の質問に答えるか、洞察を得ることに焦点を当てています。
対照的にデータサイエンスは、データ分析を含みますが、より広範囲であり、予測モデリングや機械学習の技術を使用して未来のトレンドやパターンを予測することも含まれます。
データサイエンスは、データ分析よりも技術的に高度な分野と考えられています。
ビジネスにおけるデータ分析の重要性は何ですか？
回答: ビジネスにおけるデータ分析の重要性は、正確な意思決定、パフォーマンスの改善、顧客満足度の向上、市場のトレンドの理解、リスクの軽減などにあります。
データ分析により、企業はより情報に基づいた戦略を立て、効率的にリソースを配分し、競争上の優位性を獲得することができます。
データ分析プロジェクトを開始する際の一般的なステップは何ですか？
回答: データ分析プロジェクトを開始する際の一般的なステップには、以下のものがあります：
- 問題定義： 分析の目的と目標を明確に定義します。
- データ収集： 分析に必要なデータを収集します。
- データクリーニング： データを整理し、不足している値や異常値を処理します。
- データの探索： データを詳細に調査し、パターンや傾向を探ります。
- データの分析とモデリング： 統計的手法や分析ツールを使用してデータを分析します。
- 結果の解釈と共有： 分析結果を解釈し、関係者と共有します。
データ分析のスキルが活かせる職種とは？
データ分析の知識や経験を習得することで担当できる仕事を10個、紹介します：
- データアナリスト
- 企業の売上データ、顧客データ、運営データなどを分析して業績改善や戦略立案に役立つ洞察を提供します。ExcelやTableau、Power BIなどのツールを使った可視化も重要な業務です。
- マーケティングアナリスト
- 広告効果測定、顧客行動分析、市場調査データの解析を行い、マーケティング戦略の最適化を支援します。ROI分析や顧客獲得コスト算出なども担当します。
- Webアナリスト
- Google AnalyticsやAdobe Analyticsを使ってWebサイトのアクセス解析を行い、コンバージョン率改善やユーザー体験向上の提案をします。A/Bテストの設計・分析も重要な業務です。
- 財務アナリスト
- 企業の財務データを分析して予算策定、投資判断、リスク評価を行います。財務諸表分析や事業計画の作成、資金調達計画の策定も担当します。
- 人事アナリスト
- 従業員データを分析して採用効果測定、離職率分析、人材配置の最適化を行います。エンゲージメント調査の分析や人事制度の効果検証も重要な業務です。
- 品質管理アナリスト
- 製造データや品質データを分析して不良品率の改善、製造プロセスの最適化を行います。統計的品質管理や工程能力分析の知識が活用できます。
- リスクアナリスト
- 金融機関や保険会社で信用リスク、市場リスク、オペレーショナルリスクの分析・評価を行います。ストレステストやリスクモデルの構築も担当します。
- 市場調査・リサーチアナリスト
- アンケート調査、インタビュー調査のデータ分析を行い、消費者ニーズや市場トレンドを把握します。統計的検定や多変量解析の技術が重要になります。
- 経営企画アナリスト
- 事業戦略立案のためのデータ分析、競合分析、市場分析を行います。KPI設定とモニタリング、事業計画の数値検証も重要な業務となります。
- オペレーションアナリスト
- 業務効率化のためのデータ分析、プロセス改善の効果測定、リソース配分の最適化を行います。在庫分析、需要予測、業務フロー分析なども担当します。
これらの職種では、Excel、SQL、統計の基礎知識、データ可視化ツールの操作スキルに加えて、ビジネス課題を理解し、データから実用的な洞察を導き出すコミュニケーション能力が重要になります。
まとめ
データ分析について知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、データ分析がわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、ぜひ読んでみてください！
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