江崎貴裕の作品一覧
「江崎貴裕」の「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」「指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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4.41巻2,600円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では、さまざまなモデリング手法の基礎的な部分を解説するだけでなく、それらをどのように選択して使用すればよいか、そしてモデリングによって得られる結論について初学者が勘違いしやすい事項について丁寧に解説しています。 主な読者層は、「これからデータ分析を始める」、或いは「ある種の分析で結果を出すことはできるが、それが何をやっていることになるのかがモヤモヤする」といった初学者・初級者です。 通常データ分析の文脈では言及されない（しかし重要な）種々の数理手法についても解説することで、ある程度モデリングに慣れた読者が読んでも楽しめる内容を目指しました。 -
値引きあり4.1※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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、平易に解説しています。 -
値引きあり4.3※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 典型的なデータの可視化を行なう際には一般的な方法を利用すれば良いですが、新しいタイプのデータに対してどういった指標や特徴量に着目して分析を進めるかは、分析者の腕が大きく問われるところです。 本書ではこうした部分までカバーし、対象のメカニズムを「視える」ようにするには「変換」をどう施すべきかに焦点を当てます。これが本書のタイトルにもなっている「可視化学」です。 本書は、データ解釈に紐づいた新しい可視化の解説書です。 分析の幅を広げ、データの解釈に厚みを出す新境地をぜひ体感してください！ -
値引きあり3.8※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、組織や社会の「ルールの法則性」に焦点を当て、「ルール作りの基礎教養」ともいうべき新しい概念（＝ルールデザイン）を、独自の切り口（＝数理モデル思考）から構築するための一冊です。 幼稚園のお迎えに遅刻した保護者に罰金を科したらどうなった？ 道路の混雑状況をドライバーに知らせたら渋滞が逆に悪化した理由は？ 野生のコブラを減らすため報奨金を出したら逆に増えた。なぜ？ 発展途上国の小学校で教育水準を上げた意外な方法とは？ 各家庭に毎月、近隣家庭の平均的な電気使用量を知らせたらどうなった？ 一見すると予想不可能な "人の行動" 。 「RULE DESIGN」「数理モデル思考」という2つの視点で、そのメカニズムを解き明かします。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
ゆるコンピュータラジオ繋がりで江崎先生を知り、その秀才ぶりに興味を惹かれる。そんな数理モデル分野最前線の方が著した本書は、一般向けのルールデザイン本である。
ルールが破綻するそれぞれの原因を4章に分け、豊富な実例にて平易な説明に落とし込んでくれてる。
ルールを破綻させないための著者の提言として、チェック機能の重要性を説く。具体的には「適応的制度設計」という手法。認知バイアスによって人は一度策定したルールは絶対のものであると勘違いしやすい。内的外的要因でルールは機能しなくなったり陳腐化するという事実を知っておくべきだ。
正しいデータの収集とルール策定までに至る論拠の蓋然性も見逃せない。一見 -
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Posted by ブクログ
デジタルデータの可視化手法の手数を増やすことで、データ分析の実力をさらに上げるべく購入しました。
本書は様々なデータを可視化する手法が記載されていますが、常に目的意識が明確に与えられたうえで説明されています。多様な可視化手段を分類・説明するにあたり「目的」ベースで分類されていることで、本書は教科書として理解しやすく、なおかつリファレンスとして利用しやすくなっていると思います。単にmatplotlibの使い方をまとめたようなものではありません。可視化されたデータを解釈する際に注意すべきことも随所で言及されており、データ分析の一工程としての可視化を広く勉強できることができると思います。
特に -
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