データ分析がわかる本おすすめ5選。注目の新刊・ロングセラーも

「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。

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。

なぜあなたのデータ分析は会議を通らないのか？

● マイクロソフト、ソニー、ナイキ、アマゾンなどで著者が実践
● データ分析の価値を理解・共感させ、意思決定者を説得・行動に促す
● ビジネスを変革する世界標準の技法を伝授

ビジネスの現場では、優れたデータ分析が経営判断を左右する時代となりました。しかし、こんな経験はありませんか。

何週間もかけて丹念に集めたデータ、緻密に分析した結果、そして導き出した貴重な洞察がわずか数分の会議で一蹴されてしまう─、あの悔しい瞬間……。

本書は、まさにこの問題を解決します。

皮肉なことに、あなたのデータ分析が画期的・革新的であればあるほど、この問題は起きやすいのです。本書は、あなたのデータ分析に真の価値を発揮させ、あなたを「異端の反逆者」ではなく、変革を主導する改革者にするための1冊です。

なぜあなたの「正論」が理解されず、拒絶されるのか。データ分析の真の価値をステークホルダーに理解させ、分析から得た知見に基づいた変革への行動を促すために、あなたは「ストーリーの力」をどのように使うべきなのか。

著者は、「妊婦の救世主」と呼ばれながら志半ばで倒れた医師の物語から語り起こし、白衣の天使フローレンス・ナイチンゲールの意外な側面、コレラ大流行の阻止につながったスノー博士の偉業などのエピソードを交えつつ、視覚化（ビジュアライゼーション）されたデータのストーリーが聞き手の理解と納得にいかに効果的かを解説していきます。

その上で、著者が長年の経験で培った「データのストーリーを見いだし、語る技法」を余すところなく明かします。アリストテレスの古典的な修辞論から始まり、最新の脳科学や認知心理学、行動経済学の知見まで駆使した理論的な裏付けで補強しながら、豊富な図版と分かりやすい解説で、著者が独自に編み出した「データストーリー説得技法」の具体的なテクニックを指南していきます。

著者はマイクロソフト、ソニー、ナイキ、アマゾンといった世界的企業の最前線で、データ分析と戦略立案の架け橋として活躍してきた第一人者。長年にわたって培い、実践し、体系化してきた「データストーリー説得技法」─データを武器に意思決定者の行動を促す技術─を、本書であなたに惜しみなく伝授します。

「分析する力」と「伝える力」を兼ね備えたデータプロフェッショナルへ。本書が、あなたのキャリアを変える転機となるはずです。

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。

すべてのゲーム開発者にとって、データは「宝」だ！

ゲームのユーザーがどのように遊んでいるか、何がユーザーに喜ばれ、何が離脱原因となっているのか。ソーシャルゲームをはじめ、継続的な開発・運営が必要な現代のゲームにとって、そうしたデータは何よりも重要な「宝」の一つです。

大手各社もデータ分析専門のチームを持ち、そういったユーザー行動を分析して収益の最大化を図っている現在、データ分析のためのツールも多く存在し、ゲーム開発者はそういったツールを駆使してユーザーデータを活用する必要に迫られています。

しかし、データはただ集めればいいというものではありません。どのような仕組みを仕込んでデータを収集するか、得られたデータから必要な情報をどのように抽出し、どのような指標で分析するかが重要です。また、データ分析の結果をもとに、実際のゲームの開発・運営に反映していくことも求められます。

本書は、そういったゲームにおけるデータ分析の基礎から応用までを、世界的なプロフェッショナル集団である著者が余すところなく解説した一冊です。新規ユーザー分析やリテンション分析といった分析ターゲットを縦軸に、MMOやSLGといった具体的なゲームタイプを横軸にして、すべてのゲーム開発者が知っておくべきゲームデータの利活用の極意を学ぶことができます。

《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!

生成AI時代、その判断に迷いはない？ 最後に頼れるのは統計の基礎力です。

 「その差、本当に意味がありますか？」
 「その"効果あり"、信じて大丈夫ですか？」

 現代のマーケティングでは、データに基づく意思決定が当たり前になりました。しかし、統計分析の結果を正しく「読む」「疑う」「判断する」力を持っている人は、多くありません。実務の現場では、多種多様なデータ分析結果や数字が日々提示されます。それにもかかわらず、資料に載っているグラフの見た目や単純な平均値の違いだけを見て、「効果があった」「差がある」と判断してしまってはいないでしょうか。本来、その結果がたまたま生じたものなのか、統計的に意味のある違いなのかを正しく見極めるためには、適切な調査・分析とそのプロセスに対する理解が欠かせません。その土台が揺らいでいれば、施策の判断を誤り、ビジネスの成果にも大きな影響を与えかねないでしょう。

 本書は、統計や数式に苦手意識を持つ文系マーケターに向けて、データを正しく読み解き、意思決定に生かすための統計分析の基礎を、ゼロからやさしく解説した入門書です。法政大学経営学部の西川英彦教授とサイエンスライターによる軽妙な対話形式で、難解な数式の理解に偏ることなく、「なぜその分析をするのか」「どのように結果を解釈するのか」という実務での活用を念頭に置き、統計分析の本質にフォーカスしています。統計の知識がほとんどなくても、読み進めるうちにマーケティングの実務に必要な考え方が自然と身につきます。さらに本書では、無料の統計分析ソフト「R」の基本的な使い方もカバー。本文の流れに即した構成で、自分でデータを扱い、分析できるスキルを無理なく習得できます。

 生成AIが高度な分析を支援する時代だからこそ、統計の基礎とRに触れることには大きな意味があります。AIは分析結果や解釈を提示してくれますが、その前提の妥当性や結果の使い方を判断するのは人間です。統計の理解がなければ、AIの出力をうのみにし、誤った意思決定につながる恐れもあります。マーケティングに必要な統計の基礎を押さえ、Rで分析の流れを体感することで、「どんな分析ができるのか」「どこに注意すべきか」が見えてきます。これにより、生成AIを単なる便利ツールではなく、信頼して使いこなせるパートナーとして活用できるようになります。本書は、生成AI時代に求められる「判断できる力＝統計リテラシー」の入門書として好適な1冊です。

◆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。

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。

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。

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。

★★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。