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

江崎貴裕

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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。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: ソシム
• ページ数: 282ページ
• 電子版発売日: 2023年01月30日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 82MB

[ブクログ · ★★★★★]

お勉強のための本としては
かなり気軽で、読むための負荷がほとんどかからない良い本でした。このシリーズ揃えたいな〜

[yoshi · ★★★★★]

データサイエンス入門書

自分はデータサイエンスに関して全くの初心者ではありますが、この本は抵抗感なく読めましたので初学者にお勧めできるものだと思います。但し、自分は理系出身者であり数学にはある程度知識があるため統計的知識を難なく読み進められましたが、例えば文系の方で数学に全く疎い方であれば少々抵抗感が増すかもしれません。ですがそのような場合でも数式や専門知識ごりごりの本ではないため調べながら読むことは十分可能なのでご安心ください。

＃タメになる

[ブクログ · ★★★★★]

データを見て、データから情報を読み取るための考え方を学ぶ本。

データ分析を行っている人にとっては既知な内容も多いとは思うが、知っておくべき内容がまとめられている。

データの解釈については、学術的な要素ではなく経験則的な内容であり、体系だった書籍は珍しく、
備忘録的な役割も含め、データ分析者としては誰もが一冊持っておいても良いと言える内容。

[ブクログ · ★★★★★]

統計学的なデータの解釈の仕方やデータに含まれるバイアスについてなど、データを扱う上で必要な視点や知識が丁寧に記載されてあり良かった。

技術的な内容というよりはデータを扱うための教科書的なもので、一度これに目を通しておくとある程度質の高いデータの扱いができるようになりそうなので、特にデータをよく見る人にはお勧めしたい一冊。

[ブクログ · ★★★★★]

特に例がわかりやすく、とても勉強になりました。
データ分析において、気を付けなければならない点が上手くまとまっていると感じました。
間違った解釈をしないための本です。

・選択バイアスの例
第二次世界大戦中、帰還した多数の爆撃機の損傷跡の分布について分析した。
米軍は、攻撃を多く受けた個所を補強すべきと結論付けた。
しかし、統計学者は損傷が少ない箇所を補強すべしと主張。
何故かというと、得られたデータは攻撃を受けても帰還できた機体に限定される。
撃墜された機体のデータは含まれない。
損傷がない箇所は、そこに攻撃を受けると致命的だということを示していると。

・マシュマロテストの真実
有名な実験で、4歳児に「机の上のマシュマロはあげる。私が15分後に戻ってくるまでに食べるのを我慢できたら、もう一つマシュマロをあげよう」と言い、15分我慢できるかを調査しました。
分析の結果、我慢できた子は、その後社会的に成功していることもわかりました。

この話には続きがあり、再度人数を増やして行った実験で、実はこどもの家庭の経済力と相関があることが判明。
裕福な家庭の子供にとってはマシュマロに大きな魅力を感じないというだけだったと。

[ブクログ · ★★★★★]

データ取得から活用までの過程、および、各過程毎に注意すべき点が体系的に整理されている。

これほど体系的にまとめられた書籍には初めて出会った様に思う。
アナリストとして意思決定支援に携わってきた中で、本書記載の内容は経験則的にインプットしてきたことが多く、あまり有用な書籍はなかった。
（分析手法にフォーカスした技術書は豊富だが）

そういった意味でも、初学者にとってはこの上ない入門書ではないだろうか。

個人的には、本書と「AIデータ分析プロジェクトの全て」の2冊を、データ分析初学者への入門書としてオススメしたい。

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私が5年かけてつっかえながら学んだ内容が1冊にずるい
数学がどうのとか業務知識がどうのとかじゃなくてこういうことでしょまずは

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンティスト、またデータを扱うことに関係するすべての人におすすめ。
内容はある程度数学（中学ー高校）がわかっている人向けではあるが、それを除けば本当に誰でも読める。というかその部分を飛ばしてでも、読み進めていくことさえ可能である。本書では、データを解析する前にまずそのデータの収集プロセスが正しいか、またバイアスを回避（認識）できているか　に始まり、正しい解析手法、間違いやすい解析プロセスを初学者にもわかりやすいように教えてくれる。

因果関係があるかどうかを判断する基準＝Hill's criteria　は有効なので論文を書くときとかにうまく引用して使いたい

[ブクログ · ★★★★☆]

●2025年5月26日、東京大学・書籍部にあった。セッションで寄った日。

生きるためにあっていい知識な気がする。

[ブクログ · ★★★★☆]

江崎貴裕さんの著書2冊目。

こちらは前回の『数理モデル』よりもグッと分かりやすかったです。データを解釈する時に気をつけること、データ分析でできないことを入門書として解説してくれています。
データ分析をする人は全員目を通しておくべきかもしれませんね。

データ分析系の本を読んでいるとまあまあ内容も被っていると思いますが、個人的には「変数データの振る舞い」「多変量データを解釈する」はあまり解説している本も少なかったので、ありがたかったです。（もちろん詳しい解説書はありますが、入門書の位置付けではあまり見ない）

『数理モデル』ももう一度読み直そうと思います。