※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12833-3)も合わせてご覧ください。 「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」の公式リファレンスブック第2版です。 2022年6月の試験から，出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。 それにともなって計185個に増加したスキル項目について，要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説しています。 第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため，データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。 さらに付録の模擬試験では，試験で出題される問題のイメージをつかむことができます。 「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」とは？ 「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」（略称：DS検定）は，一般社団法人データサイエンティスト協会によって，2021年9月に始まった検定試験です。「リテラシーレベル」では，協会が定めたスキルレベルのうち最も基礎的な内容（見習いレベル）を問われるため，すでにデータサイエンティストとして活躍している方はもちろんのこと，データサイエンスに興味がある学生の方，ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。 検定概要：https://www.datascientist.or.jp/dskentei/ データサイエンティスト協会HP：https://www.datascientist.or.jp/

「データ分析はできるけれど、ビジネスの成果は上がらない」。そのような悩みを抱える方のために、国内最大級のアナリティクス担当者の団体「アナリティクス アソシエーション」が、これまでの7年にわたる活動の中で蓄積した知見を結集。スモールスタートによるサイト改善の始め方から、企業のビジネス全体へと範囲を広げ、DMP、データ統合といった最新の取り組みまで、アナリティクスの本質と、現実的な問題への対処法を明らかにしていきます。また、アナリティクスによる改善の成否に大きな影響を及ぼす「組織」の問題についても、数多くの事例をもとに考察。アナリティクスに取り組むチームの編成、企業内での位置付け、他部門との関わり方などを論じます。本書はツールの使い方を解説する本ではありませんが、ツールの使い方以外のあらゆるノウハウを盛り込んだ、企業の成長を牽引するアナリティクス担当者のための本です。

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、 セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行ってきた アナリティクス アソシエーション（旧称「アクセス解析イニシアチブ」。 本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきた メールマガジンのコラムのうち、2014年分をまとめたものです。 アナリティクスやアクセス解析をめぐる当時の話題のほか、 同会のスタッフが提言してきた技術や分析手法の考え方、 改善への取り組み方などを振り返ることができます。 2014年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・言葉の定義は大事、初出の言葉は必ず丁寧に説明を加えよう（2014年2月12日号 ・アクセス解析からアナリティクスへ（2014年4月22日号 ・アナリティクスに取り組む人々で意見が違ってきている？（2014年7月23日号 ・レポートの表現力を磨くコツは、楽しく身近にあるもので（2014年9月17日号 ・ウェブサイトが「母艦」でなくなりつつある時代に（2014年12月3日号 ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した 会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。 各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、 セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行ってきた アナリティクス アソシエーション（旧称「アクセス解析イニシアチブ」）。 本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきた メールマガジンのコラムのうち、2015年分をまとめたものです。 アナリティクスやアクセス解析をめぐる当時の話題のほか、 同会のスタッフが提言してきた技術や分析手法の考え方、 改善への取り組み方などを振り返ることができます。 2015年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・リーンアナリティクスとリーダーシップと情熱について ・ベテランは自分の経験と勘を信じるな ・サミット : サッカーのデータ分析は企業の現場に活きるのか？ ・DMPなどバズワードの中で成長する人たち ・メディアサイトの評価は、やはり「接触時間」がキーになるだろう ・意図せぬ「ユニークユーザー数水増し問題」 ・機械学習にも目標は大事 ・そのKPIに汗と情熱は染み込んでいるか？ ・良い分析結果報告書とは ・次のアナリティクスは「わかりやすさ」が武器 ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した 会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。 各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、 セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行ってきた アナリティクス アソシエーション（旧称「アクセス解析イニシアチブ」）。 本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきた メールマガジンのコラムのうち、2017年分をまとめたものです。 アナリティクスやアクセス解析をめぐる当時の話題のほか、 同会のスタッフが提言してきた技術や分析手法の考え方、 改善への取り組み方などを振り返ることができます。 2017年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・プレーヤーであるほど、改善フェーズであるほど、KPIは割合や比率の指標が中心 ・数十秒で効率よく学習するマイクロラーニング ・他チャネル連携時におけるレポート設計視点 ・ベイズ統計の基本の基本を学ぶための書籍紹介 ・オーソドックスな分析は死んでいない ・日本のHR techにおける課題 ・データ分析とは「人」である 大阪ガス河本さんの新刊に寄せて ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した 会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。 各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、 セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行ってきた アナリティクス アソシエーション（旧称「アクセス解析イニシアチブ」）。 本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきた メールマガジンのコラムのうち、2016年分をまとめたものです。 アナリティクスやアクセス解析をめぐる当時の話題のほか、 同会のスタッフが提言してきた技術や分析手法の考え方、 改善への取り組み方などを振り返ることができます。 2016年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・機械学習などによる自動化が進むと、我々の仕事はなくなるのか？ ・DMP活用によって増える分析対象データ ・もうPVでよいのではないか。複数のサイトの単なる比較であれば ・レスターの優勝　マイクロマネージメント無しに現場を活気づかせる ・トランプ勝利の大統領選挙　対照的な予測をした二人のアプローチ ・習熟度に応じた学習を提供する「アダプティブラーニング」 ・自動化とリアルな肌感覚　二つの対極な分析トレンドに注目 ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した 会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。 各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」の公式リファレンスブックが登場。 試験で問われる計147個のスキル項目について，要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説。 第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため，データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。 さらに巻末の模擬問題では，実際の試験のイメージをつかむことができます。 「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」とは？ 「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」（略称：DS検定）は，一般社団法人データサイエンティスト協会によって，2021年9月に第1回が開催される検定試験です。「リテラシーレベル」では，協会が定めたスキルレベルのうち最も基礎的な内容（見習いレベル）を問われるため，すでにデータサイエンティストとして活躍している方はもちろんのこと，データサイエンスに興味を持つ学生，ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行っているアナリティクス アソシエーション（a2i）。 本書は、同協議会が配信しているメールマガジンのコラムのうち、2018年分をまとめたものです。 アナリティクスやデータ分析ツールをめぐる当時の話題のほか、スタッフが提言してきた技術やビジネスで活用できる考え方などを振り返ることができます。 2018年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・「素早さ」の時代にアナリティクスはどう立ち回るのか ・A/Bテストは最初から勝率を上げることを意識しすぎるべきではない ・ここ1年くらいでアナリティクスを取り巻く環境において何が変わったのか ・KPI運用は企業文化、ダッシュボードは生き物、コミュニケーションは血液 ・デジタルマーケティングを強化するツールにも国内外を問わず目を向けよう ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

新型コロナ、ITP、GA4……2020年のトピックを収録 アクセス解析やデジタルマーケティングなど、アナリティクス（データ分析）に取り組む人々の協議会「アナリティクス アソシエーション」がメールマガジンで配信しているコラムから、2020年分をまとめて電子書籍化。 新型コロナウイルスの感染拡大により、激動の一年となった2020年。データ分析の最前線に立つ4人の著者が残した47本のコラムから、当時の状況や考察を読み取ることができます。 著者陣による書き下ろしの「まえがき」も収録。 ◆主な収録コラム ・セルフサーブ型サービスの連携活用が、素人にはそろそろハードルが高いという話 ・アップルがブラウザを支配しつつある面倒な世界 ・Google BigQueryとデータポータルの組み合わせは最強 ・異常値・外れ値・欠損値 ・新型コロナとアナリティクス 見えない相手にデータで対応する ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

【読めば読むだけ力になる、新スキルチェックリスト対応の公式リファレンスブック！】 集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。 ・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力 ・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力 ・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力 さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」も公表されています。データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。 本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。 ■目次 第1章 DS検定とは 第2章 データサイエンス力 第3章 データエンジニアリング力 第4章 ビジネス力 第5章 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 問題 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 解答例 ■著者プロフィール ●菅 由紀子（かん ゆきこ）：株式会社Rejoui（リジョウイ） 代表取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、広島大学 客員教授。 ●佐伯 諭（さえき さとし）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会副委員長、事務局長、ビーアイシーピー・データ株式会社 取締役COO。 ●高橋 範光（たかはし のりみつ）：株式会社ディジタルグロースアカデミア 代表取締役会長、株式会社チェンジホールディングス 執行役員、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●田中 貴博（たなか たかひろ）：株式会社日立製作所 人財統括本部 デジタルシステム＆サービス人事総務本部 直轄人事部 シニアHRビジネスパートナー、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大川 遥平（おおかわ ようへい）：株式会社AVILEN 取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大黒 健一（だいこく けんいち）：株式会社日立アカデミー 事業戦略本部戦略企画部部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 学生部会副部会長、博士（農学）。 ●森谷 和弘（もりや かずひろ）：データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役CTO、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●參木 裕之（みつぎ ひろゆき）：株式会社大和総研 フロンティア研究開発センター データドリブンサイエンス部、チーフグレード／主任データサイエンティスト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●北川 淳一郎（きたがわ じゅんいちろう）：LINEヤフー株式会社、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●守谷 昌久（もりや まさひさ）：日本アイ・ビー・エム株式会社 シニアアーキテクト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●山之下 拓仁（やまのした たくひと）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●苅部 直知（かりべ なおと）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、LINEヤフー株式会社。 ●孝忠 大輔（こうちゅう だいすけ）：日本電気株式会社 アナリティクスコンサルティング統括部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●福本 信吾（ふくもと しんご）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。