データ分析がわかる本おすすめ5選+注目の新刊

「なんとなく」から「納得のいく」意思決定へ

近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データから正しく情報を抽出するデータリテラシーが注目されています。
しかし、多くの人が見落としがちなのが「原因と結果の関係」を正しく把握する「因果推論」の考え方です。因果推論とは、データに基づいてある事象（原因）が別の事象（結果）を引き起こす関係性を統計的に推定する手法です。従来の統計学ではデータ間の相関関係を分析することが中心でしたが、因果推論は相関関係だけでなく、因果関係を特定することを目指します。

例えば、「朝ごはんを食べている子供は成績が高い」という相関関係があったとしても、「朝ごはんを食べると成績が良くなる」という因果関係があるとは限りません。
相関関係だけを鵜呑みにしてここから施策を考えてしまうと問題解決に繋がらない場合があります。

世の中にはこのように一見関係があるように見える「偽の因果関係」が多く存在しますが、因果推論の考え方、分析手法を学ぶことで、このような「偽の因果関係」に騙されることなく意思決定を行うことができるようになります。
本書は、ビジネスシーンにおける意思決定をより効果的に行えるよう、難しい数式を使わずにイメージで因果推論の考え方をわかりやすく解説します。

◆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。
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。

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。
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。

★★オープンなデータは“使ってこそ”価値がある★★

Pythonではじめる、社会を読み解くデータ分析の世界へ!
研究者・ジャーナリスト・ビジネスパーソン・公務員など、データを活かしたいすべての人に贈るオープンデータ分析入門書の決定版!

政府統計(e-Stat)、有価証券報告書(EDINET)、米国の経済データ(FRBのFRED)、法人データ(gBizINFO)、etc...。
国内外の公的機関が提供するさまざまなデータを用い、データの取得・ハンドリング・可視化・分析の一連のプロセスを、Pythonで実践的に学びます。

「どこにデータがあるの?」
「どうやって取り出すの?」
「どう加工して、何が読み取れるの?」
そんな疑問を、豊富なコード例と実践事例からていねいに解説します。

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。

《現実さながらのサンプル金融データで学ぶ》

手を動かして分析しながら、投資・運用の理論を学ぶ!
基本的な操作から、ポートフォリオ最適化、戦略評価まで。
経済・経営を学ぶ学生や、投資・運用を始めたばかりの方におすすめ!

この1冊で「データ分析の達人」になる！

最新 Excel 2024に対応 
新しい機能を利用した手法も解説 

難しい統計理論は横に置いておいて、とにかくビジネスで結果を出したい人のために、 Excelのデータ分析機能を徹底的に解析します。 
掲載している約30個の事例とサンプルは、実際にビジネスシーンで登場するものばかりです。 
そのまま仕事に活かせる技術を学習していきましょう。

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。
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。

各種統計的検定、回帰分析の基礎など、数学が苦手な学生に向けて解説。身近なExcelと高度な分析ができるRを実際に動かすことで基礎が身に付くように構成。 

数字が苦手でも大丈夫！
統計学の入門レベルから各種の統計的検定、回帰分析の基礎まで、数学が苦手な文系学部学生でもわかるよう解説。 

本書を読めば、こんな課題が考えられるようになります！ 
✔　天候が売上に関係するかどうか、根拠をもって示すには？ 
✔　広告、キャンペーン、商品数、このうち売上に一番関係するのは？ 
✔　テレビ、SNS、インフルエンサー、広告として効果があるのはどれ？　都市部・地方部では効果が違う？ 

ExcelとRを使って実際に自分で分析するからよくわかる！　身につく！ 

いくらデータ収集のシステムや優秀なAIの専門家を入れても、それだけではビジネスには勝てない。国内のデータサイエンティストとして草分け的存在であり、大阪ガスのデータ分析専門組織を率いた筆者。現在は滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとり、約25年かけてたどり着いたデータドリブン思考の重要性を示す

本書では、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで、幅広いトピックを網羅的に扱っています。この一冊だけで、実践的なデータ分析に向けた基礎づくりが可能です。

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。

いま注目の起業家が教えるデータ分析の考え方

本書は、膨大な知見をもとにしつつ、データ分析を「6つのステップ」でわかりやすく解説する本です。

▼ データを「仕事の武器」に変える新しい教科書

とりあえず施策を実行し、結果に一喜一憂する。
成功しても、失敗しても、そこから確かな学びを得ることはなく、また次の機会も同じように手探りで進んでいく。

「頑張っているのに、手ごたえがない」――そんな状況から脱するための手法が、本書でお話しする「マーケティングサイエンス」です。

特に日本では、マーケティングは広告宣伝といった狭い範囲の活動と見なされがちですが、本来は「経営」そのものに限りなく近い概念です。
「自分たちのお客様は誰か（Who）」を徹底的に理解し、「その人たちに何を届けるべきか（What）」を考え抜き、「どうやって届けるのが最適か（How）」を設計する。
この問いを突き詰める営みこそがマーケティングの本質であり、経営の根幹と重なります。

マーケティングサイエンスは、膨大なデータを分析し、意思決定につなげる「データサイエンス」という学問を土台にしています。
マーケティング活動において、「運」「才能」「勘」といった不確かなものに依存するのではなく、科学的なアプローチで「再現性」をもたらす手法です。
偶然の成功を待つのではなく、成功するべくして成功する。
一度の勝利に満足するのではなく、「狙って勝ち続ける」ためのプロセスです。

「データ」や「サイエンス」という言葉に、少しとっつきにくさを感じるかもしれません。
しかし、本書で紹介するのは、データ分析の技術そのものではなく、「思考法」です。
データ分析の専門家の力を借りながら、プロジェクトを主導していく「マーケティングサイエンティスト」としての活用を前提にしています。

また、近年、急速に普及している生成AIの登場は、マーケティングサイエンスの重要性をより高めています。
データをどう解釈し、何を明らかにするためにAIという道具を使うのか。
その根幹となる思考法を知らなければ、いかに強力なツールも宝の持ち腐れになってしまいます。

本書では、誰でもマーケティングサイエンスを実践できるよう、6ステップに体系立てて解説します。
「マーケティング」という手法に落とし込んでいますが、ビジネスに関わるすべての人にとって必要な思考法です。

それらに加えて、いま事業の最前線で活躍する6人のリーダーたちとの特別対談も掲載しています。
元ネスレ 高岡浩三 氏 ／ 伊藤園 志田光正 氏 ／ 丸亀製麺 南雲克明 氏 ／ KDDI 馬場剛史 氏 ／ リクルート 石井智之 氏 ／ キユーピー 中島 健 氏（順不同）

すべての成功と失敗を、未来への確かな糧に変える。
データを武器に未来を切り拓く「マーケティングサイエンティスト」としての一歩を、本書で踏み出してください。

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。

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。

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。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。

因果推論の大きな特徴は、「何を仮定するか」を常に明らかにしながら分析を進める点にあります。分析の結果、何らかの数値が得られたとしても、それが意味を持つのは、前提として置いた条件が成り立っている場合だけです。推定値そのものよりも、その背後にある構造や仮定を意識することこそが、因果推論を活用する第一歩なのです。

本書では、因果推論を学ぶうえで欠かせない二つの視点−潜在反応モデルと構造的因果モデル−を行き来しながら、それぞれの成り立ちや考え方、そして実際にデータから因果効果を推定する方法を紹介しています。異なる枠組みを対比させながら学ぶことで、「どちらの理論を使えばよいのか」という単純な選択ではなく、「状況や目的に応じてどう使い分けるか」を考える視点を身につけてください。