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。
統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識
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ポチップ
商品がどれだけ売れるかを予測したり、買ってもらえて利益も出るギリギリの価格設定をしたり、ロスを極力抑える生産計画を立てたり……。
ビジネスパーソンが日々考えなければならない課題は多岐にわたります。
そこに押し寄せたコロナ禍により、先行きの不透明さが加わった状態で事業を展開しなければならなくなりました。そのような中、データサイエンティストなどの専門家でなくても、データ分析をビジネスに活かすことの必要性がますます高まっています。
本書は、これからデータ分析を行う人が知っておくべきことを全部学べる解説書です。本当に役立つ、使えるスキルが身につくように、「統計学の基礎からしっかり学ぶ」「学んだことをExcelを使って実践する」という構成になっています。
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そのため、これまでまったく統計学に触れたことのない人でも理解しやすく、また、Excelの操作も1つ1つ画面を見せながら解説しているため、分析が初めてでも迷わず実践できます。
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本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
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ポチップ
そのモデル、本質を理解して使っていますか？
本当にデータの全てを活用しきれていますか？回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！
【強化学習はいつ使うべきなのか？】
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【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】
【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】
すべての疑問が間違いなく解消されます！
データ分析の教科書 最前線のコンサルタントがマクロミルで培った知識と実践方法
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データ分析のインプットとアウトプットが1冊で学べる!
本書は、データ利活用のために必要なデータ分析の基礎知識をわかりやすく解説し、自社のビジネスに活かす知識と実践方法を習得することを目的としています。
数々のコンテンツにより分析手法を習得したエンジニアでも自社のビジネス視点での分析知識が足りず、業務担当者は自社のビジネスの知識はあってもデータ分析についての知識が十分ではありません。
さらに、課題設定~分析設計~データ分析を体系的・実践的に整理した書籍・外部研修が少なく、データ活用人材の内製化が思うように進まない状況です。そこで本書では、データ利活用プロジェクトに関わるIT部門、業務部門の双方のメンバーが「共通知識」「共通言語」として身につけておくべき「データ分析の基礎知識」を、「データとビジネスをどうつなぐか」という視点を踏まえて解説しています。
特定のツールやプログラミング言語によらない、これからずっと通用する内容です。この1冊でビジネスに活用できるデータ分析の知識と実践方法を習得できます。
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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
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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。
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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。
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
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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。
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注目の新刊）アドラーの本
アドラーがわかる本の注目の新刊を、1冊、紹介します。
文系のためのPythonデータ分析 最短で基本をマスター
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プログラミング言語Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。
Jupyter Notebookでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。
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Pythonの文法や統計学の理論には深入りせず、各分析の目的と意味を丁寧に解説。
ロングセラー）アドラーの本
アドラーがわかる本のロングセラーを、9冊、紹介します。
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
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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。
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データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
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データ分析のための手法は、統計学の考え方に基づいています。
だから、本格的なデータ分析に取り組むためには、統計学の知識と考え方を身に着けることが不可欠。
にも関わらず、既存の統計学の本は「数学的な記述ばかりの難解な専門書」もしくは「広く浅くの超入門書」ばかりで、「データ分析の前提となる統計学」を本格的に学ぶには厳しい状況だと言わざるを得ません。対して本書は、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。
記述については最大限にわかりやすく、数学的な説明をできるだけ減らし、図を多用することで、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。
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統計学に苦手意識・不安のある方、文系の方やこれからデータサイエンスを本格的に始めてみたい方、生物学・医学・心理学などの研究分野でデータ分析が必須の学生の方など、統計学をきちんと学びたい全ての方に向けた一冊です。
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Python実践データ分析100本ノック 第2版
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これがリアルなデータ分析だ!
君は「汚いデータ」を処理できるか?データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」(ダーティデータ)です。
本書は、データ分析の現場では(1)どんなデータに出会い、(2)どのような問題が生じ、(3)どう対応すればよいのかというノウハウを解説。事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう!
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問題解決の最初の一歩 データ分析の教室
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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。
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データ可視化の基本が全部わかる本 収集・変換からビジュアライゼーション・データ分析支援まで
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データの海から本質をつかみ、洞察を得る
データ可視化は膨大なデータから意思決定に役立つ洞察を導き出すための必要不可欠なスキルです。
同時に、専門外の方へ知識を伝えたり説得するためのコミュニケーション術としても活用できます。本書は、情報デザイン、コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、記号学、インタラクションデザイン、ストーリーテリングなどさまざまな分野に分散しているデータ可視化の知見を統合し、ビジネスの最前線で役立つ内容に整理しています。
データ可視化の実践と普及に10年以上携わってきた著者が、本当に必要な基礎的な知識から実務でのワークフローや可視化の実践法、最適なチャートの選び方までをやさしく解説します。
ツール不要でプログラミング言語に依存しない記述なので、本質的な理解につながる内容です。
とくに次のような方にはおすすめの一冊です。
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・データ分析の実務者
・UI・UXデザイナーやエンジニア
・プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー
・マーケティングや事業戦略の担当者
・企業の広報・コミュニケーションの担当者
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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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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。
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ウェブサポートも充実。
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データの分析と統計的な推測が1冊でしっかりわかる問題集
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高校の統計学習は、この１冊で仕上げよう！
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≪問題編≫
教科書レベルから、入試レベルまでの良問を厳選しました。
基礎的な力を養うことができることに加え、入試問題に対応するための実戦力を身につけることができます。
≪解説編≫
「問題編」の解説を、とことんくわしく解説します。
問題の解説はもちろん、どんな問題と出会っても対応できるよう、問題を解くためのの考え方や解法の手順についても超ていねいに解説します。
≪情報Ⅰにも対応≫
2025年度入試から新登場！
「情報Ⅰ」の統計分野対策もバッチリです。
妥協しないデータ分析のための 微積分+線形代数入門 定義と公式、その背景にある理由、考え方から使い方まで完全網羅！
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本気のデータ分析には数学の知識が必須。
その中でも特に「微分積分」「線形代数」の重要度が高いことは、疑いの余地がありません。
本書で特に重視しているのは、「数式」についての解説です。通常の微積（線形代数）本における数式解説は、定義や公式、計算例などの「必要最低限の基礎部分」に止まっています。
数学の勉強としては、それで十分だからです。しかし、「データ分析のための」という視点から言えば、それでは足りません。
データ分析文脈特有の「意味」「利用法」「背景にある考え方」まで踏み込んでの理解が求められます。本書では、そこを可能な限り妥協せず解説し尽くしています。
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Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版
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読者の声に応えて第2版の登場！
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データ分析エンジニアに必要な基本技術をしっかり習得できる
本書はデータ分析エンジニアに必要な以下の基礎技術を丁寧に解説しています。
・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
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？
データ分析に関する知識や経験を習得することで、データを収集、処理、解析し、その結果から意味のある洞察を引き出し、意思決定を支援する仕事を担当することができます。
このスキルセットは、ビジネスインテリジェンス、マーケティング、財務、ヘルスケア、テクノロジー、公共政策など、多岐にわたる分野で求められています。
以下に、データ分析スキルを活かせる職種の例を挙げます：
- データアナリスト:
- 企業や組織が保有するデータを解析し、ビジネスの成長に役立つ洞察を提供します。
- レポート作成、ダッシュボードの開発、データの視覚化などを行います。
- ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト:
- BIツールを使用してデータを分析し、企業のパフォーマンス向上に関する推奨事項を提案します。
- 戦略的意思決定を支援するためのデータドリブンなインサイトを提供します。
- マーケティングアナリスト:
- 市場調査、顧客分析、キャンペーンの効果測定など、マーケティング活動の分析を担当します。
- 製品開発、ターゲティング戦略、プロモーション活動の最適化に貢献します。
- 財務アナリスト:
- 財務データの分析を通じて、予算策定、投資評価、リスク管理などの財務戦略を支援します。
- 企業の財務健全性と成長機会を評価します。
- オペレーションズアナリスト:
- サプライチェーン、製造プロセス、サービスデリバリーなど、運営の効率化を目指してデータを分析します。
- プロセスの最適化、コスト削減、品質向上に向けた改善策を提案します。
- ヘルスケアアナリスト:
- 医療データの分析を通じて、患者ケアの質の向上、医療コストの削減、治療成果の改善に貢献します。
- 公衆衛生の分析や医療政策の策定に関わります。
- データサイエンティスト:
- 高度な統計分析、機械学習モデルの開発、ビッグデータの解析などを行い、複雑な問題解決に取り組みます。
- 新たなビジネス機会の発見や製品イノベーションを推進します。
データ分析のスキルは、組織におけるデータ駆動型の意思決定を促進し、競争優位性を確立するために不可欠です。
データを扱う能力を持つ専門家は、あらゆる業界で高い需要があり、その需要は今後も増加すると予想されます。
データ分析に関する深い理解と実践経験を持つ人材は、ビジネスの成長とイノベーションを促進する重要な役割を担います。
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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