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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 単行本（ソフトカバー） – 2020/12/15

江崎貴裕 (著)
4.2 5つ星のうち4.2 351個の評価
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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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  1. 本の長さ
    282ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ソシム
  4. 発売日
    2020/12/15
  5. 寸法
    15 x 1.9 x 21.1 cm
  6. ISBN-10
    4802612907
  7. ISBN-13
    978-4802612906
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出版社より

■本格的なデータ分析や数理モデルの構築の際に必須となる「データを解釈し役立てるための技術」について、分野横断的に網羅しています！

データ解釈学1

シリーズ累計10万部突破！ ソシムのデータサイエンスシリーズ

数理モデル データに基づいた意思決定や問題解決の際に、分析者に必要な知識を網羅的かつ一歩踏み込んで解説しています。 分析モデル入門
データ分析のための 数理モデル入門 データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門
カスタマーレビュー
5つ星のうち4.2
341
5つ星のうち4.4
263
5つ星のうち4.5
203
価格 ￥2,860 ￥2,750 ￥3,300
概要 数理モデル全体が有機的に繋がって見えるような「横糸的な」理解を可能にする、全く新しい入門書が本書です。 「広く浅くの超入門書」ではありません。本格的なデータ分析のための統計学の知識を得るための一冊です。 どんな分析タスクが来ても、最適と思われる分析モデルを選択し結果を出すのが真のプロ。本書はそのための特効薬です。

商品の説明

著者について

江崎 貴裕(えざき たかひろ)
東京大学先端科学技術研究センター特任講師。
2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JST さきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。
数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる。著書に『データ分析のための数理モデル入門-本質をとらえた分析のために』(ソシム)。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2020/12/15)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/12/15
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 282ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802612907
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802612906
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.9 x 21.1 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 351個の評価

著者について

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データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
5 星
データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
前作の数理モデル本の後に出た注目の新作ということで早速購入しました。今回は、意外にデータ分析の入門書には書かれていない（しかし非常に重要な）基本的なデータの扱い方について非常に平易で分かりやすく説明されています。例えば、データにバイアスがかかっている場合には、分析をいくら頑張っても無意味になりえますが、いつ注意すればいいのか、またどう対策すればいいのかについてもしっかり説明されている入門書はほとんどないのではないでしょうか。前書きにもある通り、色々な分野に散らばっている基礎的な事項を一冊の本にわかりやすくまとめた他にない教科書だと思います。重要なことが分かりやすくコンパクトに網羅されているので、今作と前作でデータ分析の全体像がかなり把握できました。やはり、前作と同じく、個々の内容についてしっかり理解したい場合は他の参考書を読む必要がありますが、先にこの本をガイドとして読んでおけば見通し良く学習できそうです。
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s-jump
5つ星のうち5.0 ものすごく綺麗な品でした
2023年12月26日に日本でレビュー済み
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ものすごく綺麗な本でびっくりしました。またよろしくお願いします
役に立った
 レポート
ykk
5つ星のうち4.0 わかりやすいが、少し物足りない印象
2023年9月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
事例や図示が多くてわかりやすいです。
入門ということで、初心者向けの難易度ですが、体系的にまとまっていてとても良かったです。

ただ、大学の授業等で統計学を勉強したことがある人には物足りないかもしれません。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
newt
5つ星のうち5.0 読みやすい
2023年1月16日に日本でレビュー済み
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事例や図示が多くてわかりやすく、文章も読みやすいです。
入門なので初心者向けの難易度で、ある程度統計学を勉強した人には物足りないかもしれません。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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しゅんき
5つ星のうち3.0 複雑で基礎的な内容
2022年11月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
独学で少し前に統計学と機械学習も含めたデータサイエンスをやっていたものです。
その身からすると内容が簡単すぎます。

しかしながら数式などがそこそこ記載されているため、一般的なビジネスマンにすれば複雑でわかりづらいかと。

タイトルの通り、分析者の基礎的なものですね。もっとわかりやすい本はありそうですが。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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ご飯はやっぱり鉄釜で
5つ星のうち5.0 分かりやすい
2021年4月22日に日本でレビュー済み
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職場でデータ解析を行うことになり購入しました。
データの読み取りについてかなり詳しく、またフルカラーで分かりやすく説明されています。
要点にはマーカーが引かれていたり、漫画やグラフ、一例の表も理解しやすく表現されています。
すべての重要語句が英語併記なのもgoodです。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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yue7543
5つ星のうち4.0 データ分析をする心構えが書かれた本
2023年8月15日に日本でレビュー済み
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統計手法の使い方やデータの収集、解釈、注意点等が書かれたデータ分析の入門書。著者の説明は分かりやすいが、レベルの設定が中途半端というか、もう少し各手法の具体例やテクニック、解釈する人が困ることあるある…等があればと感じた。
現在では猫も杓子もデータ分析な世ではあるが、絶対ではない（限界や問題が多い）事をきちんと説明している点が素晴らしい。
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
2020年12月15日に日本でレビュー済み
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前作の数理モデル本の後に出た注目の新作ということで早速購入しました。
今回は、意外にデータ分析の入門書には書かれていない（しかし非常に重要な）基本的なデータの扱い方について非常に平易で分かりやすく説明されています。
例えば、データにバイアスがかかっている場合には、分析をいくら頑張っても無意味になりえますが、いつ注意すればいいのか、またどう対策すればいいのかについてもしっかり説明されている入門書はほとんどないのではないでしょうか。

前書きにもある通り、色々な分野に散らばっている基礎的な事項を一冊の本にわかりやすくまとめた他にない教科書だと思います。

重要なことが分かりやすくコンパクトに網羅されているので、今作と前作でデータ分析の全体像がかなり把握できました。
やはり、前作と同じく、個々の内容についてしっかり理解したい場合は他の参考書を読む必要がありますが、先にこの本をガイドとして読んでおけば見通し良く学習できそうです。
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5つ星のうち5.0 データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
2020年12月15日に日本でレビュー済み
前作の数理モデル本の後に出た注目の新作ということで早速購入しました。
今回は、意外にデータ分析の入門書には書かれていない（しかし非常に重要な）基本的なデータの扱い方について非常に平易で分かりやすく説明されています。
例えば、データにバイアスがかかっている場合には、分析をいくら頑張っても無意味になりえますが、いつ注意すればいいのか、またどう対策すればいいのかについてもしっかり説明されている入門書はほとんどないのではないでしょうか。

前書きにもある通り、色々な分野に散らばっている基礎的な事項を一冊の本にわかりやすくまとめた他にない教科書だと思います。

重要なことが分かりやすくコンパクトに網羅されているので、今作と前作でデータ分析の全体像がかなり把握できました。
やはり、前作と同じく、個々の内容についてしっかり理解したい場合は他の参考書を読む必要がありますが、先にこの本をガイドとして読んでおけば見通し良く学習できそうです。
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無気力
5つ星のうち5.0 データ収集からデータ解釈まで基礎的事項を網羅
2020年12月20日に日本でレビュー済み
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第一部は「データの性質に関する基礎知識」で約１００ページ、第二部は「データの分析に関する基礎知識」で約１１０ページ、第三部は「データの解釈・活用に関する基礎知識」で約６０ページという三部構成。

「データ解釈学入門」をタイトルに掲げる書だが、実際にデータ解釈の部分を扱ったのは第三部となる。このことをもってタイトルと内容が合っていないとなりそうだが、前の第一部と第二部では、データ解釈を行う前提として必須となる基礎知識が極めて分かりやすくまとめられており、全てを通してデータ解釈にまつわる基礎知識を解説した書として、その完成度は高い。

特に第一部と第二部では、類書では簡単に済まされてしまうような事柄について丁寧かつ分かりやすく解説してくれており、これからデータ分析を行おうというような初学者でも無理なく読み通せる。図表や事例の使い方も的確で、文章も分かりやすいことから、大学のデータ分析関係の講義で教科書として使うのにちょうど良いレベル感ではないだろうか。

既にデータ分析を行っておりデータ解釈について踏み込んだ内容を期待する人からすると迂遠かもしれない。ただ、基礎的な事項を扱った部分でも随所で専門家が見落としがちなポイントが詳述されており、初学者から専門家まで広い読者層が想定される入門書と言えそうだ。
32人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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