データ分析の基本と業務

翔泳社(出版社) , 平井明夫(著) , 岡安裕一(著)

商品番号
128130
販売状態
発売中
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2013年01月24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

販売価格:¥2,462(税込)

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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

書籍のサンプルなどのダウンロードは、翔泳社サイトへ移動いたしました。
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