RのWeb制作

Webサービス制作のための技術情報を。データ分析(Python、機械学習コンペ他)や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。

データサイエンス データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】

【教材紹介】データ解析の実務プロセス入門

投稿日:2022年1月18日 更新日:

「データ分析を会社で初めて行いたい」「データ分析を任されたがどうすればいいかよく分からない」というときはこちらの書籍がおすすめ。良いデータ分析を構成する分析プロセスからデータの収集方法、探索的データ解析(EDA)、運用までをカバーする珍しい書籍です。

名称


データ解析の実務プロセス入門

著者

あんちべ

概要

難しい用語なしに、データ分析のプロセス全体を俯瞰した書籍。
他の書籍ではあまり見かけないが、実務では重要な運用や分析事例についての言及が多く載っている。
2人の登場人物の対話形式で進むため、さくさく読むことができる。

必要知識

なし

得られるスキル

データ分析プロセスの概要理解, データ収集, データ測定, 探索的データ解析の概要, 運用, KPI, テキストマイニング, ビジネスデータ分析事例

その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks

-データサイエンス, データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

関連記事

[社内コンペ] 細胞画像認識

これは何? 某社で行われている社内コンペのメモです。私の備忘録でもあります。 結果:2位 精度:68.3% 120枚をクラス1~3で各40枚としていました。 ただし、その数値に合わせに行こうとすること …

【教材紹介】10年戦えるデータ分析入門

何度でも言いたいことですが、データ分析をするための技術はSQLが一番良いです。 PythonやRよりも制限が少なく、ビッグデータを扱えるのはSQLです。 分析に触れる第一歩としてこの本はいかがでしょう …

[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチ2

[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチから早3か月。 「練習ごとに難易度が違いすぎるんですけど!!」という不満は少しは解消されたかなー・・・ 効果測定してないのにわかるの?エスパー …

ヒストグラムの階級数を決める方法論

データ分析業務ははっきり言って泥臭い。 分析の設計を行い、可視化を行ってから使えるデータかどうか判断できる。 そもそもそれはデータ分析前の話なのだが。 今回は、可視化の中でもデータの傾向を把握するのに …

【教材紹介】機械学習を解釈する技術

多くの企業で導入されるようになってきた機械学習。 その機械の判断基準、本当にわかっていますか? 今回は、実務に利用するために最低限の技術として、変数(特徴量)の重要度や変数と予測値の関係性を求める方法 …