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データ分析の基本と業務

平井 明夫(著) , 岡安 裕一(著)

商品番号
128130
販売状態
品切れ
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2013年01月24日
出荷開始日
2013年01月25日
ISBN
9784798128139
判型
A5
ページ数
264
キーワード
ビッグデータ  データ分析

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シリーズ第4弾 再脚光を浴びるデータ分析にフォーカス

「ウェブ利用の拡大により膨大なデータの蓄積が容易になったこと」「分散処理技術の進化により分析のハードルが下がったこと」などによって、「ビッグデータ」「NoSQL」「クラウド」などのキーワードと共に注目が集まり、ビジネスとして活性化の動きが高まってきています。そこで今回、データ分析の原理と種類、「回帰分析」「主成分分析」「データマイニング」といった主要な分析手法の概要、および応用領域を図解で判りやすく解説するとともに、今後進化が予想される技術・サービスなどを俯瞰し、こうした注目とニーズに応える一冊をご用意致しました。

1章 データ分析の概要

1-1 データ分析の概念とは
 そもそもデータ分析とは何か
1-2 データ分析システムの構成要素
 データ分析を実現する様々なIT技術

2章 データ分析の基礎知識

2-1 幾何平均
 企業の成長性を分析する
2-2 調和平均
 プログラム開発生産性を分析する
2-3 加重平均
 株式の期待収益率を分析する
2-4 度数分布とヒストグラム
 店舗来客数を分析する
2-5 分散と標準偏差
 生産リードタイムを分析する
2-6 正規分布と標準正規分布
 在庫の発注点を計算する

3章 相関と回帰分析

3-1 散布図とバブルチャート
 在庫の偏りを分析する
3-2 相関係数
 おすすめ商品を分析する
3-3 回帰分析
 価格弾力性を分析する
3-4 決定係数
 アンケート結果からリピート顧客を見つける

4章 時系列分析

4-1 Zチャート
 事業部別の売上傾向を分析する
4-2 ファンチャート
 伸び率の高い商品を分析する
4-3 指数平滑法
 在庫の需要を予測する
4-4 移動平均法
 将来有望な事業を見つける

5章 多次元分析

5-1 多次元分析
 売上見込みを確度の視点から分析する
5-2 RFM分析
 顧客をグループ化して分析する
5-3 セグメント別損益分析
 企業の業績を多角的に分析する

6章 シミュレーション

6-1 What-If分析
 損益分岐点をシミュレーションする
6-2 線形計画法
 売上を最大にする生産計画を立てる
6-3 主成分分析
 アンケートの回答を分類する

7章 データマイニング

7-1 データマイニングとは
 いろいろなアルゴリズム
7-2 アソシエーション・ルール
 同時に起こる現象を分析する
7-3 シーケンス
 次の行動を予測する
7-4 クラスター
 カテゴリを検出する
7-5 ディシジョンツリー
 主要な影響元を分析する

8章 ビジネスインテリジェンス

8-1 PDCAサイクルとBI
 フェーズで異なるBIの目的
8-2 PLANフェーズにおけるBI
 計画の根拠を得る
8-3 DOフェーズにおけるBI
 問題の兆候を発見する
8-4 CHECKフェーズにおけるBI
 問題の要因を検証する
8-5 ACTフェーズにおけるBI
 対処のヒントを得る
8-6 マーケティングミックスとBI
 アンケート分析からプロモーション効果測定まで

9章 データウエアハウス

9-1 データウエアハウスとは
 データウエアハウスのアーキテクチャ
9-2 データステージングエリア
 ETL処理を行うデータ領域
9-3 スタースキーマ
 データウエアハウスの標準スキーマ
9-4 多次元データベース
 OLAPツールの基盤データベース

10章 データ分析のこれから

10-1 ビッグデータとは
 より大量に、よりリアルタイムに
10-2 ビッグデータとBI
 人の手を介さず、自動化されるBI
10-3 Hadoop MapReduce
 ビッグデータを一括して高速処理する仕組み
10-4 CEP(複合イベント処理)
 ビッグデータをリアルタイムに処理する仕組み
10-5 ビッグデータとデータウエアハウス
 ビッグデータに対応する3つのアプローチ
10-6 NoSQLデータベース
 非リレーショナル型のデータベース
10-7 カラム型データベース
 カラム単位の格納方式で高速処理を実現
10-8 データウエアハウス・アプライアンス
 ハードウェアレベルでの高速化技術

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

もりけい さん

2016-04-21

分析手法の名前と具体的な使い道が対応づけられているのでデータ分析全体の概要を理解するのにちょうどよかった。

さん

2016-03-31

顧客に対する、時期・頻度・金額のRFM分析のイメージはわかりやすかった。調和平均は使ったことがなかったが、平均時速などを使うとのこと。度数分布やヒストグラムは今なら高校か中学3年で習うことだったと思う。回帰分析についてはもう一度基礎から羽森先生のベーシック計量から読み直そうと思った。シュミレーションは意外とわかりやすく、自分の知らないマネジメントの部分での必要性について再認識することが出来た。計量と経営は切っても切れないと思った。

Michi さん

2014-05-17

データ分析の必要性のある方、興味のある方にオススメします。ケースに適した分析手法が完結で幅広く、導入部に最適。

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