【感想・ネタバレ】データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のためにのレビュー

江崎貴裕

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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。

[ブクログ · ★★★★☆]

入門にはいいのかなでも
『分析者のためのデータ解釈学入門』のような一望感、整理感、これ読んでるやつと読んでないやつで差がつくよな感はなかった
これだけ読んで分かるのかな？感もあった
黄色と赤でセット持ちすべきだとは思うけど

[ブクログ · ★★★☆☆]

微分方程式や確率過程、時系列モデルなどの理論中心のモデルや強化学習モデル、エージェントベースモデルなどの予測中心のモデルなど、一通りのことが書かれている。
このシリーズの特徴でもある挿絵の多さもあり、文字の部分が少ないので各モデルの説明は最小限に留まっているが、必要なことは網羅されているようで、ざっと読むにはちょうどよい手軽さ