アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座
アクセンチュア アナリティクス（著） , 工藤 卓哉（監修） , 保科 学世（監修）
ビッグデータ分析、統計学、AI、機械学習の基礎理解と「使いこなし」を 世界的総合コンサルティング企業のアクセンチュアのプロフェッショナルが徹底解説！
本書は世界的なコンサルティング会社「アクセンチュア」のデータサイエンティスト工藤卓哉氏、保科学世氏を中心に、同社の専門チーム「アクセンチュア アナリティクス」のメンバーが、企業の実務家向けにデータ分析の考え方と具体的な実践手法を解説した本です。
第一部の「データアナリティクスの基礎」編ではアナリティクのビジネス背景を業種向けに解説し、必要となる統計学の基礎的な考え方課題の定義や立案の方法を紹介。第二部の「データアナリティクスの実践」では、機械学習や人工知能、ディープラーニングの動向とアナリティクスの関係を掘り下げ、ビジネス上必要となる、それぞれの分析手法を、無料ソフトウェアの「R」のパッケージやWebによる分析サービスなどを用いて、手を動かして実践するところまでを解説しています。
データアナリティクスの基礎から実践までを、専門家だけではなくビジネスパーソンが体系的に理解し、実践するための格好の定番書です。
◎内容（抜粋）
【第一部】
・データサイエンスが作り出すビジネス革新
・分析で必須となる一般的な統計知識
・課題の定義、仮説立案
・データ収集・加工
・システム処理基盤
【第二部】
・機械学習とは
・アソシエーション分析
・クラスタ分析
・決定木分析
・経路探索、R言語と地図データによる実行
・協調フィルタリング
・H2Oでディープラーニング
◎こんな方にお勧め
・データ分析などで課題解決をおこないたいビジネスパーソン
・データを収集
・分析から事業立案をおこなおうとする事業開発部門、戦略部門の方
・データ分析基盤や分析フローをつくるIT担当、情報システム関連の方
・データ分析を普及したい教育担当の方
・データ分析の基礎を習得したい学生の方
・分析で必須となる一般的な統計知識
・課題の定義、仮説立案
・データ収集・加工
・システム処理基盤
・機械学習とは
・アソシエーション分析
・クラスタ分析
・決定木分析
・経路探索、R言語と地図データによる実行
・協調フィルタリング
・H2Oでディープラーニング
感想・レビュー 
hayataka さん
数式少なめ文字多めの入門書。基本となる手法だけでなく、データ分析全体フローもちゃんと記載されている。ただ、2016年と古いので、手法は新しい書籍をあたってアップデートした方がいい。
Keita Yoshikawa さん
2016-06-26
「データ・アナリティクス」とやらが今まで以上に重要になってくる、と聴いたことがあるけど、うっすらとしかわかっていない、という(私のような)方にお勧めしたい本。前半に、データ分析をめぐる基礎知識とビジネス背景、分析基盤が解説され、後半に具体的な実践方法が述べられている。"これからのビジネスパーソンは「機械からのデータ」に真剣に向かわねばならなくなる"という現実をひしひしと感じている今日この頃、どうせ避けて通れないのであれば今からでも少しずつ勉強したい。なお、アクセンチュアの取り組みも随所に紹介されている。
スドール さん
2020-05-04
データ分析プロジェクトの進め方等、概要を把握することができた。データ分析手法はアソシエーション分析などが記載されているが、それほど深い解説ではないためこれ一冊で実践できるかは微妙なところである。
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