本物のデータ分析力が身に付く本 / 一番くじワンピースチョッパー

「本物のデータ分析力が身に付く本」と言う本を読みました。すごく勉強になったので、個人的メモをまとめてみます。読んだきっかけ普段は主にiOSアプリを開発するエンジニアとして働いています。8年ほどiOS一本でやってきたので、少し変化をつけたくなってきました。ちょうどチーム内で「サービスのデータを分析して改善に活かす人」が足りてないという声があったのもあり、データ分析を勉強してみようと思いました。最初は本を読んで体系的にまとまった知識を入れたい派なので、先輩に教えてもらいこの本を読むことにしました。本に書かれていることこの本には「データ分析の設計から実際の分析、そしてどのように結果を伝えるか」が書かれています。読む前は「データ分析って要するにSQLを叩くことかな?」と思ってたのですが全然違いました。SQLはほんの一部の要素です。 1. データ分析の設計(これが重要!) 2. データの事前チェック・分析の実行 3. 分析結果の評価と表現の3つの段階に分けて勉強になったことをメモしていきます。 1. データ分析の設計最も重要なステップです。問題を解決するために、どういう分析をすればよいかを考えます。本の中で、エンジニアあるあるとして、・とりあえず出せそうなデータをSQLでたくさん出し、そこから何かに活用しようとするが紹介されています。これはまさに僕のことです。会社でもそれっぽいグラフを出してドヤってました(恥ずかしい! )。本書ではこのような進め方を「データアプローチ」と表現し、問題を解決するためにデータを使う「課題アプローチ」がより重要であると言っています。課題アプローチでは必ず何かの問題を解決するためにデータを扱います。問題は例えば「ECサイトでリピーターを増やしたい」とかです。 ECサイトでリピーターを増やすには無限の方法がありますが、それを整理してMECE(もれなくダブりなく)に分析するために「分析の概念図」を作ります↓ 分析の概念図分析の概念図を作りながら考えていくことで、筋の通った分析・無駄のない分析ができます。具体的なステップは、 1. 問題領域の決定 2. 評価軸の決定 3. 問題の具体的記述 4. 本物のデータ分析力が身に付く本本の通販/河村真一、日置孝一、野寺綾、西腋清行、山本華世、日経情報ストラテジー編集部の本の詳細情報｜本の通販 mibon 未来屋書店の本と雑誌の通販サイト【ポイント貯まる】. 要因の列挙・選択 5. 概念図に組み立てるの5ステップ。特に1, 2の段階でできるだけ広く/深く要素を挙げられると良い分析になりそうな気がしました。 2.

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「本物のデータ分析力が身に付く本」を読んだ｜hi｜note
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慣れた人にとっては「何を今更……」かもしれませんが。「最初に徹底したプランとスコープを確立することが重要」とか、あとあと生きてくるコツが結構詰まっています。新人向けとしては全体の業務フローを理解してもらうことに役立つはずです。中堅向けとしては、「自分なりのやり方」の中で何が抜けているかチェックするために役立つかと。本物のデータ分析力が身につくかどうかはコメントを控えます。「本物」の定義がないので。 Kaggleでトップを取るのが「本物」という予測精度至上主義の人にはお勧めしません。「少しの予測精度よりも、よりデータにだまされないよう実務寄りに」という人向けです。ディープラーニングが(人と機械の学習時間をかければ)個人PCでもできる一方で、「とりあえず目的変数と説明変数の候補を突っ込めば機械が何とかするんだろ」という乱暴なボスも多いのが現代です。本書を読んでもRやPythonが自在に操れるわけではないので、そのあたりはご注意を。

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河村真一, 日置孝一, 野寺綾, 西腋清行, 山本華世 / 日経BP (6件のレビュー) おすすめです自分にも、部下にも、研修にも使えます。全部やらなくても、数問抜粋するだけできづきもあります。ぜひやってみてください。ブクログレビュー "powered by" データ分析時の心がけ 1 何のために、何を知ろうとしたか 2 そのためにどんな仮定を置き、どの範囲を考えに入れたか 3 どんなデータを使って、どんな意味合いの数字を出したかデータ分析の手順 1 問 … 題領域の決定 2 評価軸の決定 3 要因(各評価軸の構成要素)の列挙 4 分析続きを読む投稿日:2020. 05. 20 書籍サイズと図解の古めかしさが気になるが、データ分析手法そのものではなく、分析の"前後"の手法に着目した書籍。ワークを解くことまでしっかりするべきだか、それをやると読むのにかなり時間はかかる。投稿日:2020. 04. 「本物のデータ分析力が身に付く本」ご購入者様限定　ファイルダウンロード画面 | 日経BP社. 27 ・講座を聞いているような展開で、2時間くらいで終えられるのが良い。・手を動かすよりも頭を動かす、という当たり前の点が学べる。・意外に思考の癖があるなと思ったので、人の型に併せて考えてみる、という体 … 験には良い。続きを読む投稿日:2020. 02. 29 データ分析(統計学)を通じてビジネス課題を解決するためのワークブックプロローグデータ分析にあたっての大切な心構えについて書いてある。 1章データ分析を設計するデータ分析をする前にやってお … かなければならない問題領域の設定、評価軸の決め方を説明してある。 2章データを事前にチエックするデータの性質を知りクレンジングする 3章分析方法を選ぶデータの特性を表現する代表値(平均値、中央値、最頻値)の説明、平均値ばっかりではダメです。クロス集計でデータ群を分ける 4章ケース実習「新商品の配置問題」ワーク問題いままで習ったことで課題を解く 5章標準偏差を使おう標準偏差の基礎概念とエクセルを用いた計算の仕方。 6章グループ間の差の確からしさを検証する 2つのグループ同士の平均値に差異(有益な違い? )が認められるかをp値で判断する 7章分析結果の受け止め方と伝え方データ分析の結果だけに囚われずに冷静になって判断することたぶん一番難しい続きを読む投稿日:2019.

「本物のデータ分析力が身に付く本」を読んだ｜Hi｜Note

通常価格: 2, 593pt/2, 852円(税込) レビュー本物のデータ分析力が身に付く本のレビューこの作品はまだレビューがありません。小説・実用書ランキング先行作品ランキング

データの事前チェック・分析の実行 ♦︎事前チェック分析の概念図が作れたら、いよいよ分析です。ただし、いきなり分析に入るのではなく、事前チェックと前処理がとても重要。事前チェックではデータを俯瞰し、「どういうデータセットなのか?」をなんとなく掴みます。データには欠損値や外れ値が含まれることが多いので、集計で使える形にクレンジング(前処理) します。ここで、外れ値があるかを確認するためにヒストグラムを使うと便利です。(Excelで簡単にヒストグラムを作れるのを初めて知りました) ♦︎ 分析の実行クレンジングしたデータに対して分析します。ここは多分いろんな方法がある(SQLだったりExcelだったり)と思うので割愛。個人的には「平均値はいつでも使える値じゃない」ことを初めて知って驚きました。めちゃめちゃ使ってました。使える条件は、ヒストグラムにしたときに山の分布が"ひとこぶ"で、左右対称であること。左右非対称の分布では中央値を使います。中央値は値を並べたときに真ん中にくる値のこと。平均値と中央値の使い分け平均値や中央値は大量のデータをざっと掴むのに便利なのですぐ使ってしまうが、・外れ値の影響を受けてないか? ・その代表値を使って良い山の分布か? をチェックしてから利用するのが正解です。 3.

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