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Posted by ブクログ
2018年に読んだ本BEST10
第9位 :『統計学が最強の学問である[実践編]―データ分析のための思想と方法』
・数学者の先生が書いた、ビジネスで統計学を活用するための入門書 第二弾。数年前に読んだ前著『統計学が最強の学問である』は、統計学がどのように世の中の役に立っているのかという事例などが書かれた、入門の入門だったが、今回は、問題の種類ごとにどのようなデータ分析手法を用いるのか、が中心。
・自分のSEの業務の中でも、BIツール、機械学習などを扱っているのだけれど、それらと統計学の繋がりが少し分かった気がする。統計学の使用目的には、「(1)現状の把握」「(2)因果関係の洞察」 「(3)今後の予測」があり、(1)が ExcelやBIツールによる「データ抽出・可視化」、(3)が機械学習による「回帰予測」と「クラス分類」。そして、(2)が本著で扱う「洞察のための統計学」である、という点は腑に落ちた。
・紹介されている分析手法は、重回帰分析、ロジスティック回帰、クラスター分析など。数式ほとんど無しで概要のみの説明なので、読みやすいのだけれど、正直ほとんど理解は出来ていない。でも、説明変数(入力項目)とアウトカム(出力結果)の種類(質的か量的か)ごとに、どのデータ分析手法を使うか、という表は、今後もっと深く勉強していってから立ち戻ると、重宝しそう。
・「データ分析・機械学習の手法の選択」は、近い将来 SEの仕事が定型化・効率化・自動化されて減っていった時でも、機械に出来ない仕事の一つになりそうなので、今の内に統計学を勉強しておきたい。今後も、同分野の本を継続して読んでいくつもり。学生の頃、社会に出て数学が何の役に立つのか、と疑問だったが、今は必要性を実感している。
Posted by ブクログ
与えられた情報から、いかに正しい結論(アウトカム)を導き出すかということについて、統計学の重要性とその苦心の歴史が書かれた前著。それを通じて統計学に目覚めた読者に対して「では実践として」と書かれたものです。統計学に興味を持ってもらうことも意識されていた前著と違い、本書ではその次の段階として書かれています。ビジネスの現場で統計学をどのように使うのか、その手法をできるだけ数式を使わずに書かれているところに著者の苦心が見れます。文系の私では理解しにくいところも多く、難解さを感じながら読ませていただきましたが。著者の数式で解説すれば一行で済むところを、回りくどく根気を込めて書かれているおかげでなんとか読み切ることができました。
与えられたデータから、効果的なアウトカムを導き出す。その過程は完全に理解できたとは言えませんでした。しかし、そのアウトカムの持つ意味と、それがどのようなデータから導き出せるのかが理解できただけでも読む価値があったと思います。
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ビジネス・実用
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