※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 数理最適化は、ビジネスや日常生活でベストな意思決定を行うために役立つツールです。数理最適化を活用することで、「売上を最大化する商品価格を求めたい」といった場合に、目的の値を最大化（または最小化）するための最適解を効率的に求めることができます。自分の頭の中では解けないような複雑な課題も、数理最適化の型に落とし込めば、すっきりと整理されます。本書では「もっとも効率的な配送ルートは？」「リスクを最小化する投資銘柄の組み合わせは？」「さまざまな条件を満たす職場のシフトは？」といった具体的な課題を例にあげながら、数理最適化の考え方を解説しています。本書では、複雑な数式やプログラミングは使わず、多くの人にとって身近なExcelを活用します。実際にExcelを操作して課題を解きながら、数理最適化への理解を深めることができます。これまで数理最適化にふれたことのない人でも理解しやすく、データサイエンス入門の入り口にもなる一冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ビジネスユーザーも腑に落ちる! Excelでアルゴリズムの仕組みをとらえよう。 プロジェクト準備のための第一歩。 Part 1では、機械学習の全体像、ExcelやPythonの基本事項を解説、 どのような状況や体制であれば機械学習を利用してよいのかを確認。 さらに、具体的な活用シーンもイメージできるようにします。 Part 2では、機械学習の各アルゴリズムをExcelで実現する方法を説明。 Pythonコードによる実装例も紹介します。 線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなどの仕組みを 具体的に理解できるようにしていきます。 アルゴリズムのメリット／デメリット、向き／不向きがわかれば、 ビジネスへの応用の可能性も見えてくるでしょう。 機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。 ●データ活用における機械学習の役割／位置づけを理解できる ●Excelに展開することで、仕組みをより具体的に把握できる ●ビジネスの現場に活かせる具体的な理解を獲得できる ●より実務的なPythonコードによる実装方法も把握できる

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■先行きが不透明ないまだからこそ、データ分析が武器になる 商品がどれだけ売れるかを予測したり、買ってもらえて利益も出るギリギリの価格設定をしたり、ロスを極力抑える生産計画を立てたり……。ビジネスパーソンが日々考えなければならない課題は多岐にわたります。そこに押し寄せたコロナ禍により、先行きの不透明さが加わった状態で事業を展開しなければならなくなりました。そのような中、データサイエンティストなどの専門家でなくても、データ分析をビジネスに活かすことの必要性がますます高まっています。そこで、ビジネスパーソンになじみのあるExcelを用いて、統計学の基礎から学んでデータ分析スキルが身につく解説書を刊行します。 ■データ分析に必要な知識が全部学べる 本書は、これからデータ分析を行う人が知っておくべきことを全部学べる解説書です。本当に役立つ、使えるスキルが身につくように、「統計学の基礎からしっかり学ぶ」「学んだことをExcelを使って実践する」という構成になっています。そのため、これまでまったく統計学に触れたことのない人でも理解しやすく、また、Excelの操作も1つ1つ画面を見せながら解説しているため、分析が初めてでも迷わず実践できます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データサイエンスは、ビジネスのあらゆる現場で役立つスキルです。たとえば需要予測。日々の販売計画を精緻化することは、業務の無駄をなくし、広い視点では大量廃棄などの課題解決にも役立ちます。また、ECサイトに欠かせないレコメンデーションシステム。おすすめの商品を高い精度で提案してくれるシステムによって、顧客の利便性が高まり、同時に売上アップにもつながります。ほかにもデータサイエンスが基礎となっている仕組みは数多く存在します。いまや人々の生活に欠かせなくなったAIなどの技術もデータサイエンスの一分野です。 このようにデータサイエンスは、「データサイエンティスト」などの専門職だけが知っておけば足りる知識ではなく、あまねくビジネスパーソンが知っておくべき知識であり、スキルなのです。本書ではこのデータサイエンスを、ビジネス実務を題材に、難しい話なしで解説しています。また、データをどのように扱うか実感できるようにExcelファイルを用意してあります。座学＋実践でしっかり腑に落ちるデータサイエンス入門書の決定版です。

いま幅広い分野で人工知能やディープラーニングなどに代表される「機械学習」の重要性が高まっています。しかし、機械学習に興味があっても、理論や実装が難しく、一般のユーザーはなかなか手が出せません。本書は、初心者向けに人工知能やAI、評判分析、画像認識など、初歩的な機械学習のアルゴリズムや使い方を実際に体験しながら学ぶ入門書です。著者の人気勉強会の講義内容を書籍化しました。サンプルコードのDLサービス付き。