データ活用のための数理モデリング入門

水上ひろき / 熊谷雄介 / 高野雅典 / 藤原晴雄

データが価値を生み出す資源として脚光を浴び、ソフトウェアで手軽にデータ分析ができる時代を迎えました。一般の企業／組織では、機械学習や統計モデリングなどの数理的な理論の活用がはじまっています。

数理モデリングは、さまざまな現象の観測および考察を重ねて得られた発見を抽象的なナレッジに落とし込む手法です。「どんな目的を達成するために」、「どの程度のコストで」、「どんな問題を解くべきか」というような課題に対して、適切な手法でアプローチするための技術が数理モデリングであり、多くのエンジニア、ビジネスマンにとって、今後ますます重要視される知識と言えます。

本書は全7章で構成し、1章では「数理モデルの考え方」をごく単純な例を用いて解説します。続く章では、購買予測、離脱予測、意思決定、オンライン広告、ネットワーク科学、画像解析などの社会実装を通して数理モデリングがもたらす恩恵を解説していきます。数理科学に携わる気鋭のデータサイエンティスト陣による理論解説は、きっとあなたのビジネスを加速させるでしょう。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 264ページ
• 電子版発売日: 2020年04月17日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 19MB

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンスで頻出の分析手法と、その用途をアナロジーと数式を用いながら平易なことばで解説されている。分野をまたいで専門用語を積極的に利用していて（ゲーム理論や経済モデルにまで言及しているデータサイエンスの本は珍しい）場合によっては詳しい説明なしに専門用語が登場することもあるため（確率論の正規分布の再生性、アルゴリズムの幅優先探索、ネットワークの次数）分野を跨いで入門レベルを復習できる。分析結果を説明する際の説明の流れの参考になるので、繰り返し読みたい。