【2025年8月】データ分析がわかる本おすすめ5選

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Ｊリーグ公式データ©ＪＳＴＡＴＳ（コンテンツ提供：データスタジアム株式会社）を使用！

Ｊリーグをより深く楽しむための新たな視点を提案する一冊。

無料で取得できるデータを活用し、統計学的手法を用いることで、戦術や選手のパフォーマンスを分析しながら観戦の幅を広げる。サッカーの魅力をデータで読み解き、より奥深い楽しみ方を発見できる内容。

Ｊリーグの歴史や発展にも触れながら、初心者から愛好家まで幅広く楽しめる。
データを駆使して、サッカー観戦の新たな世界へ！
amazon.co.jp書籍情報より引用

知識ゼロからはじめる Excelデータ分析超入門

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知識ゼロからはじめる Excelデータ分析超入門

米谷学, あしたの仕事力研究所（著）日経BP（出版社）2025/7/19（発売日）184（ページ数）

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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

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●データ分析＆活用の基礎がまるわかり！
●いつものExcelで簡単！数学が苦手でも大丈夫！
●すぐに使える分析＆見える化のワザが満載！

本書は、 Excel（エクセル）を使ったデータ分析の手法を身に付け、ビジネスシーンでご活用いただくための入門書です。データそのものの作り方から、分析結果をわかりやすく伝える方法、分析結果を基に未来の予測を行う方法など、基本的な内容から段階的にスキルアップできるよう構成されています。

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが、急激に進化しています。そのため、データ分析の一部はAIが担うこともできるかもしれません。しかし、どのような分析を行うかをAIに指示するのは「人」です。また、分析のベースとなるデータそのものの収集や、AIが間違えたときの修正、そして分析結果を受けての最終判断。それらもすべて、「人」が行わなければいけません。そのためには、「人」もデータ分析のノウハウを正しく身に付けておく必要があります。

本書では、一般になじみの薄い統計学の基礎的な考え方を学びながら、日々の業務で使うExcelで具体的に活用する方法を身に付けます。分析に適した形式のデータを用意する際のポイントから、データの絞り込みや集計のコツ、わかりやすく可視化するテクニック、データを基に将来を予測する方法まで、Excelの機能をフル活用して、簡単・手軽に実現するノウハウを紹介します。難しいことはすべてExcelに任せればよいので、数学が苦手な人でも大丈夫です。

本書が、皆様の「データ分析」への正しい理解、そしてAI時代におけるビジネスパーソンとしての仕事力アップの一助となれば幸いです。
amazon.co.jp書籍情報より引用

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。

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

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アクセンチュアデータ＆AIグループ（著）保科学世（監修）東洋経済新報社（出版社）2025/1/29（発売日）312（ページ数）

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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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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

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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

河合俊典, 横田賀恵（著）リックテレコム（出版社）2025/5/8（発売日）244（ページ数）

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◆◆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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この１冊ですべてわかる　データサイエンスの基本

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この１冊ですべてわかる　データサイエンスの基本

滋賀大学データサイエンス学部（編著）宮本さおり , 中村力（協力）日本実業出版社（出版社）2024/8/30（発売日）248（ページ数）

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◆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。
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データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする

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データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする

尾花山和哉, 株式会社ホクソエム, 伊藤徹郎, 江川智啓, 大城信晃, 川島彩貴, 輿石拓真, 新川裕也, 竹久真也, 丸山哲太郎, 簑田高志（著）共立出版（出版社）2023/8/3（発売日）280（ページ数）

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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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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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阿部真人（著）ソシム（出版社）2021/11/26（発売日）364（ページ数）

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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。
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データ分析の基礎　生成AIではじめる統計・データサイエンス

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データ分析の基礎　生成AIではじめる統計・データサイエンス

日本統計学会統計教育分科会, JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会（編集）東京図書（出版社）2025/5/14（発売日）256（ページ数）

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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

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ChatGPTのような、データ分析を対話型で実行し分析の深堀りを支援する生成AIが登場したことで、これまでとは異なるアプローチでデータ分析が可能になりました。

本書では、このようなChatGPTの活用法を具体的な実行事例で紹介し、会話を通じてデータ分析をどのように行えるかを学んでいきます。
従来の統計ツールとは一線を画す新しいデータ分析の形を体験し、デジタル時代の新しいデータに基づく思考法を身につけるきっかけとなる、データ分析の入門書です。
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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

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小西葉子（著）KADOKAWA（出版社）2025/2/20（発売日）216（ページ数）

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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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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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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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江崎貴裕（著）ソシム（出版社）2020/12/15（発売日）282（ページ数）

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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。
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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ChatGPTで儲かるデータ分析

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ChatGPTで儲かるデータ分析

赤石雅典（著）日経BP（出版社）2025/3/21（発売日）432（ページ数）

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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！
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！
amazon.co.jp書籍情報より引用

1からのデータ分析

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1からのデータ分析

古川一郎, 上原渉（編著）中央経済社（出版社）2022/9/15（発売日）233（ページ数）

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