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【2024年5月】データ分析がわかる本おすすめ3選+最新情報

「データ分析がわかる本おすすめ」アイキャッチ画像

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。

さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本最新の本など(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?

  • データアナリスト:データの収集、処理、分析の技術を向上させたい。
  • ビジネスインテリジェンスの専門家:組織の意思決定を支援するためにデータを活用したい。
  • マーケティングプロフェッショナル:市場のトレンドを分析し、戦略を立てたい。
  • 経営者:データ駆動のアプローチでビジネスのパフォーマンスを改善したい。
  • ITプロフェッショナル:データ管理や分析システムの構築に関わる。
  • 学術研究者:研究データの分析により洞察を得たい。
  • 学生:データ分析のキャリアを目指すか、関連する学術分野を学んでいる。
  • ソフトウェア開発者:アプリケーションやシステムにデータ分析機能を組み込みたい。
  • 起業家:新規ビジネスや製品開発にデータを利用したい。
  • 政策立案者:データを基にして公共政策を策定したり、効果を評価したい。

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!

データ分析の本 おすすめ3選

データ分析がわかる本のおすすめ3選について、書籍情報と評判・口コミを紹介します。

問題解決の最初の一歩 データ分析の教室:野中美希(著)

書籍情報

野中美希(著)市原義文(監修)青春出版社(出版社)2023/1/23(発売日)256(ページ数)
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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。

amazon.co.jp書籍情報より引用

評判・口コミ

データ分析をマスターする12のレッスン〔新版〕:畑農 鋭矢, 水落 正明(著)

書籍情報

畑農 鋭矢, 水落 正明(著)有斐閣(出版社)2022/12/9(発売日)334(ページ数)
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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。
ウェブサポートも充実。

amazon.co.jp書籍情報より引用

評判・口コミ、著者ポスト

Python実践 データ分析 課題解決ワークブック:黒木賢一ほか(著)

書籍情報

黒木賢一, 安田浩平, 桑元凌, 下山輝昌(著)秀和システム(出版社)2024/3/23(発売日)376(ページ数)
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なぜ分析スキルを実務で活かせないんだろう?

データを扱うビジネスに携わるすべての人に!
“データ人材”必読のデータ分析の教科書!!
---
課題の絞り込み・原因の特定・対策の立案と、各フェーズを意識し、『着実にゴールを目指す』ための分析トレーニング!!

無償のデータ分析ツール Python & Google Colaboratory で課題解決!

amazon.co.jp書籍情報より引用

データ分析の名著・ロングセラー本

データ分析の名著・ロングセラー本について、書籍情報や評判・口コミを紹介します。

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

大城 信晃(監修, 著)マスクド・アナライズ, 伊藤徹郎, 小西哲平, 西原成輝, 油井志郎(著)技術評論社(出版社)2020/12/21(発売日)320(ページ数)
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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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評判・口コミ

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:阿部真人(著)

書籍情報

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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。
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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評判・口コミ

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:日本統計学会(編集)

書籍情報

日本統計学会(編集)東京図書(出版社)2020/2/8(発売日)240(ページ数)
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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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評判・口コミ

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

書籍情報

木田 浩理, 伊藤 豪, 高階 勇人, 山田 紘史(著)日経BP(出版社)2020/10/15(発売日)256(ページ数)
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「データ分析」はビジネスの基本スキル  文系・理系は関係ない 

「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。
最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。
「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。
しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。 

だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。
AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。 

データ分析を“うまく"進めるには、身に付けないといけない方法論があります。
本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「5Dフレームワーク」という方法論を解説しています。
いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。 

本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。
文系も理系も関係ありません。
「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。
「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。

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評判・口コミ

データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする:尾花山和哉ほか(著)

書籍情報

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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評判・口コミ

初心者向けの本

データ分析について初心者向けの本を、発売日が新しい順に紹介します。

マンガでわかる まずはこれだけ! 統計学 Excelで体験するデータ分析:田久浩志(著)

書籍情報

田久浩志(著)円茂竹縄(作画)オーム社(出版社)2023/12/4(発売日)226(ページ数)
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統計学は次の3つのポイントさえ抑えれば克服できます。
1.データを集めて表示する、2.大小関係を考える、3.集計表の内容を考える

マンガで抑えるべきポイントを解説し、実際のデータ分析は大量の分析用のデータを用意して、Excelを使って自分で分析して標準偏差、分散、正規分布、仮説検定、t検定、カイ2乗検定までを体験しながら理解します。操作で悩まないようにExcelの動画像もダウンロードできるようにします。

本書はマンガ→Excelで分析→まとめという感じで進みます。マンガで理論を学び、Excelで実践する本です。
マンガでは某大学の学生食堂で食堂のチーフとバイトの学生のやりとりから、食堂の定番定食、唐揚げ定食の唐揚げの重さの話からはじまって、キャンパス内で起こる様々な問題を統計学で解決していきます。

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マンガでわかる 数式なしのデータ分析:松本 健太郎(著)

書籍情報

松本 健太郎(著)もりお(作画)オーム社(出版社)2023/10/24(発売日)208(ページ数)
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数式なしでデータ分析が理解できる!!

いったいデータとは何か、データ分析から何がわかるのか、何のためにデータ分析を行うのか、ということからスタートし、「仮説構築」と「仮説検証」を中心に、プロセス全体をマンガで説明します。

これからデータ分析に取り組むたい人、現在取り組んでいるが完全に納得していない人、いまよりデータ分析を効率的に行い人に役立つ内容となっています。

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いますぐ問題解決したくなる 13歳からのデータ活用大全:中野 崇(著)

書籍情報

中野 崇(著)PHP研究所(出版社)2023/8/22(発売日)336(ページ数)
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Udemy受講者4万人超人気講師のノウハウ結集! 5日間+1日でマスターする、父と娘の「データ活用」の授業

本書では「小学校の算数」「中学校の数学」をベースにして、仕事や生活ですぐに使える「データ活用の基本と実践スキル」をわかりやすく伝えます。

本書の効用は3つ!
(1)小中学校で習う「データ活用」の内容を理解することで、数字を使って問題解決できる価値を実感し、数字を使って考えるクセが身につく。
(2)数学&統計知識ゼロでも、データを活用した問題解決プロセス(問題発見→課題設定→解決策の立案)を日常業務で実践できるようになる。また、実務でわかりやすいクロス集計表やグラフの活用が行えるようになる。
(3)情報の目利き力が高まり、情報収集や検索の質も高まる。それにより、物事の理解や判断の質が高まる。

そして何より、本書を読めば、「データを活用して問題解決をしたい!」と思えるようになります。

教科書を学び直すのは億劫だし時間もない人、データに苦手意識を持つ「超文系」の皆さんもご安心を。
使うのは「四則演算(+ -×÷)」くらいです。

本書はデータ活用に関する予備知識なしで読み進めていただけます。
データ活用本にありがちな専門用語も一切ありません。

それでは、「大人向けにカスタマイズされた教科書=本書」を授業形式で楽しみながら学んでください。 

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最新のデータ分析の本

近日発売予定や最近発売された最新のデータ分析の本を紹介します。

【5月28日発売】実践DataOps

書籍情報

Atwal Harvinder(著)丸山 大輔, 松田 和雄, 檜野 丈雄, 關 哲也(翻訳)翔泳社(出版社)2024/5/28(発売日)288(ページ数)
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データ管理者/利用者/エンジニアを巻き込むチーム作りが、あなたの組織のデータ戦略の鍵となる

◆◆◆本書は『Practical DataOps: Delivering Agile Data Science at Scale』の邦訳です。◆◆◆

データサイエンティストをこれから採用しようとする組織でも、すでに協業している組織でも、その価値を本当に活かしきれているでしょうか?
データサイエンティストだけでなく、情報管理者、エンジニア、ステークホルダーなど、関係するすべての人々を巻き込むチーム作りがなされていなければ、実際、あらゆる箇所がボトルネックになりえます。

本書は、20年以上にわたってデータアナリティクスの現場で活躍してきた著者が提案する、データ利活用を根本から効率化するための方法論です。
アジャイルプラクティス/リーンシンキング/データアナリティクス/DevOpsといった手法を組み合わせながらすべての人を巻き込むチーム作りを目指す「DataOps」について学び、あなたの組織でもデータ戦略の価値を最大化しましょう!

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【5月22日発売】改訂新版 前処理大全 SQL/pandas/Polars実践テクニック

書籍情報

本橋 智光 , 橋本 秀太郎(著)技術評論社(出版社)2024/5/22(発売日)472(ページ数)
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データ分析にさらなる進化を

BigQuery、Pandas、Polarsを使った実用的なモダン前処理を学びましょう!

データ分析において前処理が重要かつ多くの時間をとられる業務であることは広く知られてきました。
同時に前処理を実現するためのライブラリは大きく改善されてきています。
また、機械学習モデルの進化によって、求められる前処理の内容も変わってきています。
本書は、初めて学ぶ方にも昔学んでから知識をアップデートしていない方にも、悪いサンプルコードと良いサンプルコードを紹介しながら丁寧にデータ分析の前処理を学べる技術書です。

本書は、第一版の前処理大全から大きく構成や内容を変更しています。
SQLはBigQuery準拠に変更し、Pandasは最新バージョンの思想に沿い新機能を使ったコードに変更しました。
Rの代わりにR同様にパイプラインで書きやすくかつ処理エンジンがRustベースで書かれているため高速なPolarsに変更しました。
また、前処理内容も大きく変更し、より現在よく使われる処理を実用ケースとともに解説しています。
また、新たな試みとしてコラムとして少しマニアックだけど役立つプログラムの裏側の解説や分析テクニックを紹介しており、中級者の方にとっても有用な知識をお届けしています。

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【5月11日発売】いまから始める 看護のためのデータ分析 病院電子カルテデータの活用ガイド

書籍情報

梯 正之(監修)森脇 睦子 , 林田 賢史(著)東京図書(出版社)2024/5/11(発売日)224(ページ数)
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急速に進む医療現場の電子化により、膨大な電子データが集積されるようになりました。
本書は、それらの膨大なデータを活用し分析するための事前準備や実際の分析のやり方を、事例を交えてわかりやすく説明した本です。

医療情報システム内にはどのようなデータがあるのか、また、それらデータの利活用や留意点も解説しています。
データ分析に不慣れなナースでも、やりがいを持って仕事に取り組めるように配慮しました。
まさにデータ分析を「いまから始める」ナースに贈る一冊です。

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【5月10日発売】日本文学の統計データ分析

書籍情報

伊藤和光(著)東京図書出版会(出版社)2024/5/10(発売日)204(ページ数)
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統計学と日本文学研究のフュージョン。
俵万智、谷川俊太郎、芭蕉の連句を、新しい視点から研究。

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ExcelとRで学ぶ ベイズ分析入門

書籍情報

Conrad Carlberg(著)長尾高弘(翻訳)上野彰大(監修)マイナビ出版(出版社)2024/4/25(発売日)232(ページ数)
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ExcelとRを使って試しながらベイズ分析を学ぼう!

ベイズ分析の核となる事前分布と事後分布の考え方からマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたサンプリング技術まで。

本書では、多くの人にとって親しみやすいExcelと、データサイエンスの強力なツールRを使って、ベイズ分析の基本を試して結果を見ながら実践的に身につけることができます。
ExcelのワークシートやVBA、Rのサンプルコード、サンプルデータなどもダウンロード可能。

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データ駆動型回帰分析 計量経済学と機械学習の融合:末石 直也(著)

書籍情報

末石 直也(著)日本評論社(出版社)2024/4/24(発売日)224(ページ数)
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回帰モデルを用いたデータ分析は基本的で有用である反面、回帰変数の選択が恣意的になったり、回帰式の設定が不適切になったりするなどの問題も抱えている。

本書は、これらの問題に対して、統計学者や計量経済学者がどのような解決策を考えてきたのか、分野の発展の歴史をたどりながら解説する。
特に近年、機械学習の手法を取り入れることで従来の統計学では扱えなかった問題に対処できることも多くなった。

分析者の恣意性を極力排除したデータ駆動型の回帰分析の可能性を、理論的な側面から考える。

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ArcGIS Proではじめる地理空間データ分析:桐村 喬(著)

書籍情報

桐村 喬(著)古今書院(出版社)2024/4/13(発売日)164(ページ数)
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ArcGIS Proの基本的な使い方から地理空間データ分析の基礎を学べる入門書。

入門編では、ArcGIS Proの基本的な使い方やデータの地図化について解説。

基礎編では、座標系変換やe-Statを利用したデータの処理方法、データの属性結合や編集、ジオコーディングや内挿によるデータ作成、データの空間結合など、GISを利用する上で基本的な処理方法について学びます。
また、地理空間データの分析に必要なバッファーやオーバーレイ、ヒートマップ、統計分析などの基本的な分析手法も。

応用編では、モバイルアプリの活用、ジオリファレンスなどのデータ作成に関する事例を紹介。
また、リモートセンシングや地形解析、ネットワーク分析、商圏分析などの地域分析に関する具体的な事例も。

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Rによるデータ分析入門 経済分析の基礎から因果推論まで:松浦 寿幸(著)

書籍情報

松浦 寿幸(著)東京図書(出版社)2024/4/9(発売日)384(ページ数)
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RとRStudioを用いた経済・経営分野のデータ分析入門の決定版! 

Rは、データ構築から分析、結果表のとりまとめまでを一つのソフトウェアで扱えるので、本書では、データ分析の方法やコマンドのみならず、データ構築のコツや、美しい図表の作り方についても丁寧に解説。

また、経済・経営分析の事例を豊富に用意し、オリジナルのデータやプログラムに加え練習問題もついているので、実際にプログラムを動かしながら、Rの操作技術を身につけることができる。

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実践 Pythonによるベイズ分析とトピックモデル 先進的なデータ分析へのアプローチ:藤野 巖(著)

書籍情報

藤野 巖(著)コロナ社(出版社)2024/4/4(発売日)256(ページ数)
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本書は、理論と実践の両方から、ベイズ分析、ひいてはトピックモデルについて解説。

トピックモデルとは、自然言語処理の手法として提案されたもので、大量な文書データから潜在的で深層的なトピックを発掘できる確率モデルである。近年その威力は文書データにとどまらず、画像データや軌跡データの解析にも応用できるようになり、ディープラーニングと並んで人工知能(AI)を支える基本技術となっている。

本書では、理論的な基本事項をしっかりと押さえたうえで、できるだけプログラム作成しながら実践的に学習できるように心掛けた。
また、読者が無理なく上れるような低めの階段を意識して構成した。

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データエンジニアリングの基礎 データプロジェクトで失敗しないために:Joe Reis , Matt Housley(著)

書籍情報

Joe Reis , Matt Housley(著)中田 秀基(翻訳)オライリー・ジャパン(出版社)2024/3/27(発売日)412(ページ数)
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データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。

近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。

本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。

またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。

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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:渋谷 智之(著)

書籍情報

渋谷 智之(著)翔泳社(出版社)2024/3/19(発売日)380(ページ数)
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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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ビッグデータ分析能力 ビッグデータ時代のマーケティング組織と意思決定メカニズム:森村 文一(著)

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森村 文一(著)千倉書房(出版社)2024/3/8(発売日)277(ページ数)
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組織能力であるビッグデータ分析能力は、どのように育まれ、どのように経営成果を高めるのか?
そのメカニズムを探究する。

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Excelパワークエリ実戦のための技術 データの取得、行・列操作によるデータ処理から、モデリング、let式、DAXクエリまで完全解説!:沢内 晴彦(著)

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脱初級!
パワークエリを「浅いレベルで何となく使う」で済ませてしまうのは、あまりにも勿体ない。
「実戦」という言葉に見合う使い倒し方をしてこそ、パワークエリはその真価を発揮してくれるのです。

スタースキーマを理解しきれてない
カーディナリティも理解できてない
ダッシュボードのことまで考えてない
エラーへの迅速な対応には自信がない
そもそも、エラーが発生しにくいように作れていない

全てNG。
入門レベルで満足するのはもうやめましょう。
「設計」や「モデリング」を知らずして、パワークエリを使えるとは言えません。
M言語もDAXも、避けて通ることはできません。

本書は、パワークエリの「実戦のための技術」を身につけていただくための一冊です。
データの取得、行・列操作によるデータ処理から、モデリング、let式、DAXクエリまで完全解説!
パワークエリの真髄を、ぜひ徹底的に味わってみてください。

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科学で迫る勝敗の法則 スポーツデータ分析の最前線:小中 英嗣(著)

書籍情報

小中 英嗣(著)技術評論社(出版社)2024/1/4(発売日)256(ページ数)
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データで勝敗の法則に迫る!
「データを見て楽しむ」、こんなスポーツの楽しみ方はいかがでしょう! 

近年、親密さを深めつつあるスポーツとデータ。
本書は野球、サッカー、バスケ、ラグビー、バレーなどの具体的な事例を挙げ、その背後にある勝敗の法則に、科学でじっくりと迫ります。

スポーツにおけるデータ分析の詳しい方法から、データを取るための最新技術までをやさしく解説し、最後の章では実際に予測モデルを運用した結果も掲載しています。

この本であなたもぜひ、データ分析という新しい趣味の扉を開いてみてください。

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ネットワーク科学入門 Pythonで学ぶデータ分析とモデリング:F.メンツァーほか(著)

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F.メンツァー, S.フォルトゥナート, C.A.デービス(著)笹原 和俊(監訳)丸善出版(出版社)2024/1/4(発売日)312(ページ数)
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本書はマネジメントからマーケティング、生物学から工学、神経科学から社会科学まで、幅広い分野で登場するネットワーク科学について解説した入門書である。

本書の特徴としては、第一に、ネットワーク科学の基本的な概念と方法論が、現実の事例を挙げながら、図やイラストによる明解な説明で、初学者でも容易に理解できるよう工夫されていることである。

第二の特徴は、Pythonによる豊富なサンプルコードや、シミュレーションソフトであるNetLogoのデモに触れながら、ネットワークのデータ分析やモデル化のスキルを実践的に獲得できることである。

本書が、ネットワーク科学を学び、活用し、新しい発見をするための一助となることを望む。

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Webアンケート調査 設計・分析の教科書 第一線のコンサルタントがマクロミルで培った実践方法:エイトハンドレッドほか(著)

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エイトハンドレッド, 渋谷 智之(著)翔泳社(出版社)2023/12/13(発売日)252(ページ数)
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Webを使ったアンケート調査で失敗しないためのコツを徹底解説!

本書は、顧客理解・消費者理解に不可欠なWebアンケートの設計と分析の基本について説明しています。

今ではPCはもちろんスマホを利用したアンケート調査を手軽に実施できるようになりました。その一方、期待する成果を得られないといった問題が発生しています。
実は、アンケート調査を成功させるには考慮すべき内容が思いのほか多く、慣れないうちは調査票を作った時点で失敗が決まってしまうこともあります。

そこで本書では、「成果につなげるために、押さえておくべきアンケート設計・分析のコツ」を解説しています。

筆者は、年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミルに長年在籍し、現在はそのグループ会社のエイトハンドレッドで企業のデータ利活用の推進、人材育成支援などに従事している渋谷 智之氏。

この1冊でアンケート設計の基本的な流れやWebを用いて調査する際の注意点(陥りやすい罠)を知り、ビジネスに活用できる知識と実践方法を習得できます。

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モダンSQL データ管理から分析へ:石川 博ほか(著)

書籍情報

石川 博, 土田 正士, 遠藤 雅樹, 山本 幸生(著)共立出版(出版社)2023/11/29(発売日)496(ページ数)
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本書は、SQLによるデータ管理の基本機能とデータ分析等の拡張機能、およびビッグデータ時代における仮説解釈の基本概念とそのための基本技術を解説する。

現代の情報システム、特にビッグデータを用いる情報システムは、データ管理とデータ分析という異なるサブシステム(デジタルエコシステム)からできている。
この事実を前提に、データ管理を超えるSQLの新しい側面(機能と応用)、すなわちモダンSQLを紹介し、進化するSQLの姿、あるいはSQLの真の姿を伝える。
また、ビッグデータ時代における仮説生成と仮説解釈の基本概念とそのために必要となる基本技術についても具体的に解説し、前著『仮説のつくりかた』(2021年・共立出版)を補完する。

具体的には、仮説の生成・解釈の基本概念を導入したあと、SQLによるデータ管理(操作)の基本機能と、データ分析やNoSQL機能といった拡張機能について解説する。
さらに、実践的なSQLの分析機能の解説や、月惑星科学を題材に、科学データがSQLで管理されている実例を紹介する。
そのほか、SQLが仮説の生成だけでなく、仮説の解釈説明にも有用であることを示すと同時に、SQL以外の方法による仮説説明の技術についてその概要を説明し、またSQLを支えるデータベースの設計、実装、運用についても説明する。

SQLとそれを利用したデータ処理・データ分析を学びたい学生や、製造・販売や研究開発現場の分野専門家、SQLを通してデータ分析を学びたいデータエンジニア、SQLを通してデータ処理を学びたいデータサイエンティストに読んでいただきたい一書である。

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ビジネスを成功に導くデータ活用実践ガイド 顧客体験価値を創造し、向上させるためのデザイン:飯塚 貴之ほか(著)

書籍情報

インキュデータ 飯塚 貴之, 河井 健之助, 岡永 卓矢(著)翔泳社(出版社)2023/11/7(発売日)224(ページ数)
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データへの安易な幻想を捨て、確実な成果につなげよう

本書はデータ活用が進まない、失敗した、何から始めればいいのかわからない……と困っている担当者や経営層に向けた一冊です。

データ活用といってもその範囲は広く、意味するところは担当分野によって異なります。
社内はもちろん部署内でさえ、意思疎通をとるのは簡単ではありません。
中には「データ活用」そのものが目的になってしまい、本来の「ビジネスに生かす」視点がすっぽり抜け落ちているプロジェクトもあるようです。

そこで本書では、データをビジネスに生かすことを念頭に置き、そのために必要な幅広い観点について、次の点に注目しながら解説しています。
・なぜ、どういった目的で、何のためにデータ分析を行うのか
・そのために必要となるシステム基盤や組織、業務プロセスとは何か

著者は、データ活用のコンサルティング会社であるインキュデータの皆さん。
これまでの経験で培った、ビジネスに実利をもたらすデータの活用方法や必要な取り組みを紹介しています。

企業が持つ顧客接点をデータ活用によっていかに変革することができるのか、そのための取り組みをどのように推進していくべきなのか、を中心に説いています。

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Data-Driven UX データ分析で進めるWebサイトのUXの高め方:4GRIT(著)

書籍情報

4GRIT(著)片山智弘(翻訳)大学教育出版(出版社)2023/10/30(発売日)280(ページ数)
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韓国のベストセラー初上陸!
データ分析で進める Webサイトの UXの高め方を学べる。

ユーザーの行動動向を可視化する「ヒートマップ」をベースとしたUXデータ分析の実務者向けの実践的ガイドブック!!

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Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック 第3版 ~データ加工からダッシュボード作成まで~:松島 七衣(著)

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全Tableauユーザーのための必携書、大好評の「入門・基礎編」に第3版が登場!

今や、全てのビジネスパーソンにとってBIツールのスキルは必須のものとなりました。

本書では、初めての方からより分析力をつけたい方までを対象に、Tableauでチャートやダッシュボードを作成し、ビジュアル分析を行うための基本を紹介しています。

Tableauを一通りかつ効率的に学びたい方は、ぜひ、本書でマスターしましょう。

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データ解析のための数理統計入門:久保川 達也(著)

書籍情報

久保川 達也(著)共立出版(出版社)2023/10/12(発売日)324(ページ数)
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本書は、好評書『現代数理統計学の基礎』の著者による、データ解析のための数理統計の基礎をわかりやすく解説する書籍である。
難易度は前著よりもやや下がり、統計検定でいうと準1級レベルとなる。

前半では、確率、確率変数、確率分布、期待値と共分散、大数の法則と中心極限定理などの基礎知識と必要な道具を学習した上で、パラメータの推定や信頼区間、仮説検定などの推測統計の方法を説明する。

後半では、線形回帰、ロジスティック回帰、分散分析、ベイズ統計とMCMC法、ブートストラップ法、ノンパラメトリック検定、生存時間解析、多変量解析などの様々なトピックを扱い、統計分析の幅広い知識と手法を述べる。

ウィルス検査などの具体的な数値も要所要所に交え、また各章末に基礎的な問題を豊富に用意して、知識を定着しやすくしている。

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Microsoft Power BI[実践]入門  BI初心者でもすぐできる!リアルタイム分析・可視化の手引きとリファレンス:青井航平ほか(著)

書籍情報

青井航平, 萩原広揮, 荒井隆徳(著)春原朋幸, 西村栄次(監修)技術評論社(出版社)2023/10/12(発売日)348(ページ数)
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BI初心者でもすぐできる、Power BIによるリアルタイム分析・可視化

ビジネスパーソンが簡単にデータの収集、変換、可視化、リアルタイム分析を行うことができるのがMicrosoft Power BIです。

Excel初心者でもすぐできる手軽さで、本格的なBI(Business Intelligence)ツールとして利用できることから、非常に高い人気を誇っています。

本書では、Power BI初心者でも現場ですぐに利用できるように、「基本編」「リファレンス編」「ハンズオン編」の3 部構成で解説します。

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仮説とデータをつなぐ思考法 DATA INFORMED:田中耕比古(著)

書籍情報

田中耕比古(著)SBクリエイティブ(出版社)2023/9/30(発売日)264(ページ数)
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「直感」だけでは伝わらない。 
「データ」だけではイノベーションは生まれない。 
AI時代の人間が主役の考え方 

●直感をビジネスに生かせない 
●仮説とデータが一致しない 
●いくらデータ分析しても、成果が出ない 
●結局、データより直感で判断している……。 

「その根拠は?」「なぜ、そう思うの?」「裏付けはあるの?」 
こういう指摘を受けるのは、あなたが、正しいデータの見方・使い方をしていないから。 

文系コンサルタントによる、文系ビジネス人材のためのデータとの向き合い方

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現場で役立つ! 教育データ活用術 データの収集・分析・活用まで:大江 耕太郎ほか(著)

書籍情報

大江 耕太郎 , 大根田 頼尚(著)日本評論社(出版社)2023/9/29(発売日)
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近年、教育分野でも活用が期待されるビッグデータ。

しかし、実際にどう使いこなせばよいのか?

具体的なノウハウを基礎から解説!

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よくわかる Power BIではじめるビジュアル分析入門:富士通ラーニングメディア(著)

書籍情報

富士通ラーニングメディア(著, 出版社)2023/9/29(発売日)239(ページ数)
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日々蓄積されていくデータを、どのように活用すればよいか、お困りではないですか?
そんなとき、Microsoftから提供されている、Power BIを活用してみてはいかがでしょうか。

Power BIは、単なる数値の羅列であるデータを、簡単な操作でグラフやチャートなどのビジュアルデータに変換することができます。
また、分析機能も備わっているため、データの分析を始めてみたい方に最適なツールです。

本書では、Power BIのインストールからビジュアルデータの変換、分析機能の紹介まで丁寧に解説しています。
ぜひ、本書を活用しビジュアル分析の世界に飛び出してみてください。

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人的資本可視化ハンドブック Excelでできるデータ集計・分析・資料作成:深瀬 勝範(著)

書籍情報

深瀬 勝範(著)日本法令(出版社)2023/9/23(発売日)240(ページ数)
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人的資本経営に不可欠な情報開示の資料作り…
“見える化”のテクニックを駆使して作業効率&説得力をアップさせる!


2022年8月、内閣官房より、人材に関する情報開示を企業に求める「人的資本可視化指針」が公表されました。
また、「女性版骨太の指針2023」では、プライム市場上場企業に女性役員比率の数値目標の設定と行動計画の策定に努めるよう求めています。
「人的資本の情報開示」は、企業にとって重要な経営課題だといえるでしょう。

この課題に取り組むなかで、人事関係者は、労務構成や賃金などの様々なデータを分析、可視化した資料を作成し、社内外に自社の状況を説明していくことが求められます。

そこで本書は、言いたいことを一目でわからせるためのグラフ・図表の選び方や、それらをエクセルで作成する際の操作手順、説明文の書き方といったポイントを、わかりやすくかつ具体的に解説します。

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Pythonデータ分析 実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック:寺田学ほか(著)

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寺田学, 神沢雄大, @driller, 辻真吾(著)インプレス(出版社)2023/9/22(発売日)424(ページ数)
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●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう

本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。

さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。
データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。

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出版社・レビューワーポスト

Rで学ぶ確率統計学 実データ分析編:神永正博ほか(著)

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神永正博, 木下 勉(著)内田老鶴圃(出版社)2022/9/22(発売日)272(ページ数)
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好評既刊「一変量統計編」「多変量統計編」を再編集。

数学的説明を大幅に簡略化し、Rの操作、可視化の記述を拡充した。

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Pythonによる地理空間データ分析 ―例題で学ぶロケーションインテリジェンス:Bonny P. McClain(著)

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Bonny P. McClain(著)廣川 類(翻訳)オライリージャパン(出版社)2023/9/20(発売日)272(ページ数)
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地理空間データ分析は、地図や道路などのオープンな情報を分析することで、渋滞予測やナビゲーションなどの有用な情報を得る強力な手段です。

さらに、衛星に搭載された各種のセンサーによる画像や国勢調査の情報などを組み合わせることにより、森林破壊や人種差別問題などの社会的課題に対する知見を得る「ロケーションインテリジェンス」として活用することができます。

本書は、地理空間データ分析に必要な基本的な知識―GIS、データの種類、空間統計学、可視化技術などを紹介し、公開データとJupyter Notebookで提供されているさまざまな社会課題に関するサンプルコードと解説、QGISなどのオープンなツールを利用して実践的に理解を深めることができる一冊です。

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pandasライブラリ活用入門[第2版] データクリーニング/前処理など一連の分析プロセスをマスター!:Daniel Y. Chen(著)

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Daniel Y. Chen(著)吉川邦夫(翻訳)福島真太朗(監修)インプレス(出版社)2023/9/14(発売日)520(ページ数)
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データサイエンス/データ分析の基本技術を体系的に網羅!
pandasの威力を実感! 効率的なデータ操作と可視化を実践できる

データ分析や機械学習の現場では、データを取り込み、変換/整備する必要があります。
データの取り込みや前処理から始め、データ解析をスムーズに進めるためのPythonライブラリとして、pandasが用意されています。

本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を体系的・網羅的にカバー。
巻末の付録では、Python環境のインストールや文法などPythonの基本事項も確認できます。

初中級レベルの方がコードを試して理解を深めたり、おぼろげな知識について確認したりすることで、基礎技術の定着やスキルアップが図れる一冊になっています。

※本書は『Pandas for Everyone, 2nd Edition』の翻訳書です。

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Webデータ分析(Pythonによるビジネスデータサイエンス 5):笹嶋 宗彦(編集)

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笹嶋 宗彦(編集)朝倉書店(出版社)2023/9/6(発売日)136(ページ数)
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・Web 上で公開されているデータを分析・活用するための基礎知識を解説。

・Pythonのサンプルコードを触りながら学習できる。

・サンプルコードはサポートサイトからダウンロード可能。

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データ分析に必須の知識・考え方 認知バイアス入門:山田 典一(著)

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本書では「認知バイアス」「社会的バイアス」「統計的バイアス」といった概念についての基本知識、および対処法についての知識こそ分析者に必須であると考え、この中でも最も根源的なバイアスといえる認知バイアスを軸に解説します。

ところが、既存の認知バイアスに関する書籍は「社会人全般向け」の視点で書かれているものばかりで、分析者のバイブルになるようなものは見当たりません。
なぜ分析者にとってのバイブルになり得ないのかというと、200種類近く存在すると言われる認知バイアスの中の何が原因で、分析にどんな不都合な結果を生じさせるかの具体的な説明が提示されていないからです。

本書では「分析者のためのバイアス」としての知識を、新たな教養として「分析バイアス学」と名づけました。
データ分析者必読の全く新しい教科書です。

ついつい、偏った分析的判断に向かってしまう。
そんな悩みを抱えている方は、是非とも本書をお読みください!

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基本操作からレポート作成までわかる! Microsoft Power BIの教科書[第2版]:片平毅一郎(著)

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片平毅一郎(著)秀和システム(出版社)2023/8/18(発売日)290(ページ数)
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本書はPower BIを使ってデータ分析を行いたいが、何から手をつけてよいのかわからない人を対象とします。

演習形式で作りながら学ぶのでBIの機能がわかる本です。

基本操作だけでなく、データ分析に役立つ知識や機能を解説し、日々の作業でよく使われる機能を整理して実践するため、業務レポートの作成テクニックが身につきます。

また、レポート作成のヒントとなるサンプルを多く用意し、レポートを運用するノウハウも解説します。

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Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理:Wes McKinney(著)

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Wes McKinney(著)小林 儀匡 , 瀬戸山 雅人(翻訳)オライリージャパン(出版社)2023/8/12(発売日)612(ページ数)
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NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。

本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。

すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。

pandas 2.0に対応した待望の改訂版です。

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評判・口コミ

Pythonデータ分析ハンズオンセミナー:小川 英幸(著)

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小川 英幸(著)日経BP(出版社)2023/8/11(発売日)248(ページ数)
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「さて、データ分析ってどうやるの?」

本書は実務としてのデータ分析について、データの取得から段階を踏みながら、どのようにデータの特徴や傾向を読み取るのか、具体的なやり方をハンズオン形式で解説します。
取り上げるデータ、分析のためのプログラミング環境は、誰でも利用できるものばかり。
本書に従ってデータ分析を進めていけば、分析プロセスはこう進めていけばいいのかというリアルな手順が身につきます。

本書が対象にするのは、ビジネスパーソンです。
自社の次の戦略をベテラン社員のカンに頼って立案するのではなく、科学的な手法でデータを分析し、根拠のある戦略立案に役立てたいと考えている、現場のビジネスパーソンが対象です。
そのためにデータ分析の目的、分析結果の活用まで考慮し、ビジネスの中でデータ分析をどのように生かせばいいのかについても解説しています。

本書のプログラムはPythonで作成しています。
Pythonプログラミングについてはひと通り学んだ人を想定していますが、プログラミングをまったくやったことがない人でもハンズオンセミナーを体験できるよう、本書を読むに当たって必要な基礎知識についてはまとめました。
プログラミングの基礎を解説するにあたっても、データ分析にそうした基礎がどうかかわってくるのかが勘所として身につくように説明をしています。
「もうPythonはわかっている」という人も、もしよかったら目を通してみてください。

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Tableau Public実践 BIツールデータ活用 100本ノック:下山輝昌ほか(著)

書籍情報

下山輝昌, 伊藤淳二, 武田晋和, 髙本直矢, 中村智(著)秀和システム(出版社)2023/7/28(発売日)384(ページ数)
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リアルな「データ活用」を実践トレーニング!
君は「データの大海」で溺れずに泳ぎきれるか?
⦅無償のBIツール Tableau Public でデータ分析!!⦆

●ノック内容
ビジュアライズ・可視化/分析・ダッシュボード作成・知見共有
―ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう!

BIツールは、ビジネスマンの新しい必須スキルです。
大好評書籍「Python実践 100本ノック」の著者が教える、最近話題の「BIツール」データ分析本。

数々のBIツールのトレーニング、先輩からの厳しいノック練習をクリアすれば、たしかな実力と自信が手に入れられます。
BIツールでのデータ分析に興味のある人の必読の書籍です。

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データ分析のリアル まるごとQ&A:永田ゆかり(著)

書籍情報

永田ゆかり(著)日経BP 日本経済新聞出版(出版社)2023/7/20(発売日)360(ページ数)
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幅広いQと実務的なA。
データで組織を変えるために、手元に置いておきたい一冊!

--滋賀大学データサイエンス学部教授 河本薫氏 推薦!

本書は、データを活用し組織を変えたい人向けのデータ分析プロジェクトの「攻略本」です。

「まずどこから手を付けるべき?」
「関心低い上司を説得するには?」

プロジェクトの検討段階から社内への浸透・活用まで、企業内外で起こる複雑な課題にQ&A形式で答えます。

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BIツールを使った データ分析のポイント:黒木賢一 ほか(著)

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黒木賢一 , 下山輝昌(著)秀和システム(出版社)2023/7/11(発売日)396(ページ数)
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なぜBIツールがうまく活用できないんだろう?
考え方・思考の回し方を学べばうまくいく!

データを扱うビジネスに携わる全ての人に!
“データ人材”必読のBIツールの教科書!!

⦅無償のBIツール “Tableau Public” でデータ分析!!⦆

・ロジックツリーの基本、グラフ作成の基本を身に着け、最も基本的な分析方法を習得
・より詳細化する考え方を身に着け、施策につなげるための分析の準備の仕方を習得
・ターゲットをさらに深堀りし、効果測定の設計・可視化ダッシュボードの作成を習得
---
BIツールを使ってのデータ分析や視覚化が身近になりました。
データ分析をするうえでのポイントや考え方を学びます。

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Excelピボットテーブル データ集計・分析の「引き出し」が増える本 第2版:木村 幸子(著)

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木村 幸子(著)翔泳社(出版社)2023/7/10(発売日)352(ページ数)
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手軽にデータ集計・分析ができるツールとして、Excelピボットテーブルの利用者が増えています。
ピボットテーブルには関数や複雑な操作は不要、マウス操作1つで初心者の方でもすぐに扱えるようになります。

本書では、ピボットテーブルの基本的な集計・分析手法はもちろん、ダイス分析やスライス分析、視覚化やAccessデータの活用といった応用のテクニックまで、幅広く解説しています。

第2版では、第1版で一部割愛された視覚化のアイデアや集計の応用、PowerPivot活用のテクニック解説&欲しいアイデアがすぐに見つかる目的別索引の追加など、より充実した1冊にリニューアルしています。

さまざまな集計のパターンを自由自在に使いこなして、仕事で活かせるデータ分析の引き出しを増やしていきましょう。

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統計学×データ分析:浜松ウエジマ(著)

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浜松ウエジマ(著)SBクリエイティブ(出版社)2023/1/4(発売日)296(ページ数)
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様々なデータを理解する確かな力を身に付けよう! 
・そもそもデータって? 
・データ分析ってそもそも何? 
・データ分析を学習してみたいけど難しそう 
という方に本書はオススメです! 

《本書の特徴》 
本書は、データ活用人材を目指すビジネスパーソンに必要な統計学とデータリテラシーの 基礎を解説したものです。 

統計学やデータ分析の基礎知識を体系的に学び、これらのスキルを活用することで何ができるか理解できます。 
各章は、教室にいる感覚になるような、メリハリのある「講義」を提供します。
さらに、 手を動かしながらデータを考える、可視化する・分析するための演習を豊富に用意してお ります。 

本書に真剣に向き合うことで、明日からすぐに仕事に使いたくなるような実践的な知識とスキルを身につけることができます。 
また、文系出身者や数値に苦手意識を持っている方でも、安心して楽しく学習できます。

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データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考:河本 薫(著)

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河本 薫(著)ダイヤモンド社(出版社)2022/1/12(発売日)184(ページ数)
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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。

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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:株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab.(監修)

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株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab.(監修)リックテレコム(出版社)2021/8/27(発売日)256(ページ数)
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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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統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識:三好大悟ほか(著)

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三好大悟, 堅田洋資(著)インプレス(出版社)2021/3/12(発売日)272(ページ数)
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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。
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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評判・口コミ

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:江崎貴裕(著)

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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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データ分析の力 因果関係に迫る思考法:伊藤 公一朗(著)

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伊藤 公一朗(著)光文社(出版社)2017/4/18(発売日)284(ページ数)
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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。

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データ分析 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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)。
  5. 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:

  1. 問題定義: 分析の目的と目標を明確に定義します。
  2. データ収集: 分析に必要なデータを収集します。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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3選を紹介しました。

さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本最新の本など(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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