内容説明
データの取得・分析・解釈・活用の各段階で知っておくべき技術を網羅的に解説！データ分析者必携の全く新しい教科書！
目次
第１部 データの性質に関する基礎知識（観測は簡単ではない；誤差とばらつき；データに含まれるバイアス；変数因子と因果関係；データサンプリングの方法論）
第２部 データの分析に関する基礎知識（データの扱い；一変数データの振る舞い；変数の間の関係を調べる；多変量データを解釈する；数理モデリングの要点）
第３部 データの解釈・活用に関する基礎知識（データ分析の罠；データ解釈の罠；データ活用の罠）
著者等紹介
江崎貴裕［エザキタカヒロ］
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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
あまつ
25
仕事で必要になり読了。データ分析の入門書的位置づけであり、データの捉え方、扱い方から、分析に対する基礎知識までを広く扱っている。まさにこれからデータ分析にあたろうという人が読むべき良書。この段階で読めてよかった！ 書中にある様に、細かいところは専門書で補ってゆくが、中央の幹としてこの本を据えてもいいと思う。2021/10/31
aiken
12
2020年の本。帯にあるように、データ取得・分析・解釈・活用の各段階で知っておくべき技術を網羅的に解説してあった。若き頃お勉強した技術の復習になった。知らなかったというか抜けていたというか忘れていた項目もあった。ということは、系統建てて学んでなかったのだ分かり反省しきり。次は「数理モデル入門」を読んでみよう。2022/04/16
ぶう
12
データの性質や分析方法の基礎、データの解釈、活用までを解説してくれる書籍。 仮説を立ててデータを分析していていると、自分の都合に合わせて結果を解釈してしまう事はよくある事。そういったバイアスの掛かった解釈により大きな損失に繋がる事もあるため、ビジネスにおいては慎重さを求められるのは当然のこと。そういったリスクを避ける為にも、データ解釈のリテラシーはビジネスパーソンであれば最低限必要。「セレクションバイアス」、「相関関係と因果関係」、などデータ分析をする際に気をつける点などが網羅されており大変勉強になった。2020/12/29
えも
10
シダ分析に役立つかなと、つい購入してしまいました。こういう本は値が張るけど、飲みに行く代わりと思えば安し▼データ分析に関する「教科書」とありますが、高校の教科書といった感じの「入門書」ですね。確かに全体像や心構えがわかるし、もうちょい知りたいところは参考文献を紹介していて助かります▼でも、贅沢を言えばもう少し説明の深掘りがほしいな。2021/03/21
ぶう
8
久々に再読。前回読んだ頃より実業務での経験値も増え、改めて読み直してナルホドと思う部分が多数。自分自身にも当てはまることだが、データが集まると何の疑いもなく正しいデータだと思い込み使用していることが多い。しかし収集したデータには何かしらのバイアスが掛かっていると思って疑って掛かる位のほうがいい。自ら収集した一次データであれば、まだバイアスの有無も判断はできるが、二次データとなるとそれも難しい。アルゴリズムも重要であるが、それ以上にデータの質をしっかりと整えた方が精度向上に繋がることは頭に入れておくべき。2023/02/10
