待望の「ChatGPT Plus（有料版）」のビジネス活用に特化した書籍がついに刊行。2023年11月のアップデート対応！ もう、ほぼ「魔法」です！ Excel・PowerPointやデータ分析、画像生成など、かんたん雑用丸投げ術で仕事が楽になる！ ★日本初、ChatGPT Plus（有料版）のビジネス活用に特化！ ★非エンジニアにもらくらく使えるワンランク上の業務効率化！ ★サポートサイトにそのまま使えるプロンプトが超充実！ 【推薦の言葉】 ChatGPTがさまざまなデータの分析や加工を行えることはあまり知られていないが、大きなインパクトがある。かなりの腕のプログラマー／データサイエンティストがデータ処理のプログラムを自由自在に書くのと同じくらいのことが、普通の人にも驚くほど簡単にできるようになる。業務に使えるアイディアも無数に考えつくだろう。本書では、ChatGPT Plusに焦点をあて、その使い方を分かりやすく解説している。ぜひデータの分析や加工に一歩踏み出したい人には読んでいただきたい。 ――松尾豊氏（東京大学教授） たとえばこんなことができちゃいます！ ・「2つのPDFをページを抜き出して結合」など事務処理が一瞬で ・Webページの要約と画像生成で丸投げパワポ作成 ・Excelの関数記入、データ分析 ・顧客データから個別営業メール作成 Browsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4Vなどの拡張機能に対応しています。 【おもな内容】 第1部　知っておきたいChatGPTの基本 1章　ChatGPTの基礎知識 2章　ChatGPTの基本的な使い方 3章　ChatGPT Plusのセットアップ 4章　ファイルのアップロードとダウンロード 第2部　ChatGPTが使える日常テクニック 5章　繰り返し作業を一瞬で 6章　画像の多彩な加工・生成 7章　手軽に音声ファイル処理 8章　丸投げ！　PowerPointスライド作成 9章　マニュアル不要でExcel操作 10章　WordファイルとPDFファイルの便利技 第3部　ChatGPTでのデータサイエンス 11章　データからかんたんグラフ作成 12章　データからビジネスに役立つヒントを得る 第4部　ChatGPTのさらに便利な応用テクニック 13章　業務を効率化する 14章　ゲームで遊ぶ 15章　ブラウザアプリを作る 16章　PythonをChatGPTと勉強する 17章　アドバンスな活用法にチャレンジ

画期的な本ができました！ ◎仕事時間が1/3になる！　◎すぐにマネできる！　◎プロの使い方がわかる！ ★ChatGPT＆Copilotに対応した本　★初心者からプロまで、わかりやすくお伝え 【プロンプト（入力の仕方）について】【企画（アイデア出し）の手伝ってもらい方】 【ブレストの仕方】【プロが使うデータ分析の仕方】 ChatGPTやCopilot を活用すれば、これまで人間が１つひとつ対応していた面倒なことや時間のかかる仕事が、まるで魔法のように一瞬で完了します。 （ChatGPTはOpenAIが2022年11月に公開した人工知能チャットボット。Copilot はGPTを使って構築されたマイクロソフトのサービス） 本書は生成AIやChatGPTの講演依頼が殺到している橋本大也氏の「ChatGPT＆Copilot」の使い方を具体的かつ分かりやすく伝えます。人より一歩先いく「AIとのつき合い方・考え方」がわかる本です。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 頭がいいのはあなたです。生成AIではありません。 頭がいいというより「頭でっかち」なのです。いわば生成AIは、世間知らずの新入社員のようなもの。そんな生成AIと一緒に働く時代が訪れました。　　――はじめにより

データ分析のインプットとアウトプットが1冊で学べる！ 本書は、データ利活用のために必要なデータ分析の基礎知識をわかりやすく解説し、自社のビジネスに活かす知識と実践方法を習得することを目的としています。 多くの企業でデータ利活用が急務となった今、新たな問題が発生しています。人材不足により、データサイエンティストやデータアナリストに代表される専門家に頼ることが難しくなりました。各企業は内製化に向けて動き出し、社内にプロジェクトを立ち上げ、IT部門と業務部門双方から人材を登用して組織を作り、組織横断型の体制でデータ利活用に取り組むようになってきています。 しかし、ここでまた問題が発生しています。数々のコンテンツにより分析手法を習得したエンジニアでも自社のビジネス視点での分析知識が足りず、業務担当者は自社のビジネスの知識はあってもデータ分析についての知識が十分ではありません。さらに、課題設定～分析設計～データ分析を体系的・実践的に整理した書籍・外部研修が少なく、データ活用人材の内製化が思うように進まない状況です。 そこで本書では、データ利活用プロジェクトに関わるIT部門、業務部門の双方のメンバーが「共通知識」「共通言語」として身につけておくべき「データ分析の基礎知識」を、「データとビジネスをどうつなぐか」という視点を踏まえて解説しています。特定のツールやプログラミング言語によらない、これからずっと通用する内容です。 筆者は、年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミルに長年在籍し、現在はそのグループ会社のエイトハンドレッドで企業のデータ利活用の推進、人材育成支援などに従事している渋谷 智之氏。 この1冊でビジネスに活用できるデータ分析の知識と実践方法を習得できます。 【こんな方におススメします! 】 ・業務でデータ分析の知識が必要になった、データ利活用の担当者 ・IT部門、業務部門を問わずデータ利活用プロジェクトのメンバー ・データ利活用プロジェクトを統括する立場にある管理職クラス 【本書の構成】 第1章　DX時代のデータ利活用 第2章　「データ分析」ステップの全体像 第3章　【STEP1&2】解くべき問いの明確化・分析ストーリー作成 第4章　データ分析に必要なビジネス知識（前半） 第5章　データ分析に必要なビジネス知識（後半） 第6章　【STEP3】データ収集・前処理 第7章　【STEP4】データの比較を通じた解釈・考察 第8章　【STEP4】データ分析の幅を広げる「統計解析」 第9章　【STEP5】レポーティング＆プレゼン 第10章　AI・機械学習の基礎理解 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 おかげさまで8万部突破！ 読者の声に応えて 第2版の登場 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムの作成から、面白い人工知能アプリの作成までを体験。 対話形式でプログラミングのしくみを学ぶことができます。 【対象読者】 Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 ・2022年時点の最新の環境（Windows 11、Python 3.10など）に対応しています。 ・エラーでつまづいた場合の対応方法を巻末に掲載しています。 【目次】 第1章　Pythonで何ができるの？ 第2章　Pythonを触ってみよう 第3章　プログラムの基本を知ろう 第4章　アプリを作ってみよう 第5章　人工知能くんと遊んでみよう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、 関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。 近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』 『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』（いずれも翔泳社）、 『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』（いずれもマイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 Instagram運用には勝ちパターンがある。 多くの企業や個人が、当たり前のようにInstagramを使って集客をする時代。 正しく活用すれば着実にフォロワーや売上を増やすことができるものの、まだまだ「独学での間違った運用」が原因で失敗するアカウントは多い。 やり方を間違えれば時間と手間だけがかかり、効果は期待できない。そうしてだんだんと手を付けなくなり、「インスタは役に立たない」と間違った解釈をしてしまう。 確実な結果を効率的に手にするために必要なのは、徹底したデータ分析に基づく「正しい運用方法」だ。 本書では、検証を経ていないものは掲載していない。 Instagramのプロ集団「SAKIYOMI」が累計400万フォロワーのアカウント運用を通して培ったノウハウを、わかりやすく解説。 この１冊さえあれば、誰でもプロのインスタ運用法を再現することができる。

データサイエンスの認知の高まりとともに，データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え，多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは，実際のデータを扱うため，機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく，実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。 そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために，現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方，バリデーション，パラメータチューニングなどについて，一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方，あるいはもっと上を目指したい方だけでなく，実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。

※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。 栗山求／望田潤両氏による主要72頭の血統チェック、 POGファン必見、2024年産駒デビューの新種牡馬の紹介に加え、 巻頭の特別鼎談には、社台スタリオンステーションの三輪圭祐さんが７年連続で参戦。 また、2024新種牡馬厳選４頭では 治郎丸敬之氏の「馬体は語る」による分析 さらに2023年ランキング上位10頭は 辻三蔵氏による産駒調教分析、 久保和功氏による馬体分析、 競馬映像ディレクター美野真一氏による 撮影時の種牡馬エピソードなど４ページで紹介。 データは 主要馬についていわゆる一口馬主クラブ募集平均価格や セリ平均価格との回収率など、 愛馬選び必須の情報を掲載！ レーダーチャート項目は 新馬デビュー時期、堅実、健康度など ＰＯＧ必須のファクターを表示！ 今回は栗山求／望田潤両氏による イクイノックスの種牡馬としての可能性 に関するコラムも掲載！ 競馬道OnLineデータによる詳細なデータ分析をプラスした 種牡馬総合分析書となっております。

四則演算から回帰分析まで――前提知識なし＆初学者でもきちんとしっかり学べる！ ビジネスの現場では「定量分析」という問題解決・意思決定に不可欠な数字の読み方・使い方、ストーリー展開が求められています。本書では、ビジネススクールの人気講座をもとに、定量分析の方法を書籍化したもので、次のような特徴があります。 （１）身近なエピソードと多くのビジネス事例で、現場で使えるデータ分析の「プロセス」「視点」「アプローチ」をわかりやすく解説。 （２）統計学の入門的な紹介だけでなく、それがどのように思考系スキル（仮説思考、ロジカルシンキング、クリティカルシンキングなど）や、プレゼンテーションなどにも役に立つかまでを総合的に紹介。 日本語、英語に続く「第３の言語」として、「数字とうまく付き合うスキル＝数字力」を鍛えていきましょう。

※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。 データ分析の現場多様なデータにどう対応すればよいのか。というノウハウを解説。現場に則した技術力が身につく必読書籍。

さらば勘と経験！データドリブンで急成長を実現したノウハウを公開。 ★変えたことはたった一つ。データドリブン経営に舵をきり、売上右肩上がりの急成長。「一休.com」では具体的に何が行われていたのか？本邦初公開！ ★「思い込み」で意思決定する前に、徹底的にデータと向き合ったと自信を持って言えますか？　データに素直に従った方が正しくありませんか？ ★データドリブンはビジネスの話。データ分析はあくまで手段で、分析結果を役立てて業績向上につなげることが最重要。 ★「Consumer is Boss（顧客がボスである）」はビジネスにおける普遍の法則。ただ、顧客データがあふれる現在においては「DATA is BOSS（データがボスである）」に変わってませんか？ 数字やデータの扱いが苦手でも、本書を通してエンジニアやデータサイエンティストに、やりたいことを適切に伝えるエッセンスを習得できるため、データドリブン経営への第一歩が踏み出せる！ 対象読者 ・データドリブン経営を実行したい経営層 ・従来型の経験に頼りがちな文系の経営・マネジメント層 ・データに基づいた意思決定に関心が高い、次世代を担うビジネスパーソン ・ビジネス部門の思考を理解したい、エンジニア・データサイエンティスト ●目次概要 はじめに 「DATA is BOSS」の意味 序章　まず知ってほしい「データドリブンは、ビジネスの話」 第1章　データを制するものがビジネスを制す 第2章　「掛け声だけ」で終わっている日本型データドリブン 第3章　データドリブン経営の本質 第4章　データドリブン経営の実装 第5章　データドリブン施策の具体例 おわりに　AIの進化が何をもたらすか 読者特典　顧客行動の見える化レポート10選 ■著者：榊󠄀淳 株式会社一休 代表取締役社長。慶應義塾大学大学院理工学研究科修了後、第一勧業銀行（現みずほ銀行）にて金融工学を駆使したトレーディング業務に従事。2003年に米国スタンフォード大学院のサイエンティフィック・コンピューティング学科修士課程を修了後、約10年間コンサルタントとして活躍。2013年、株式会社一休へ入社し、2016年には代表取締役社長に就任。2023年からはLINEヤフー株式会社 執行役員 コマースカンパニー トラベル統括本部長も務める。ほかにも、「国際医療ボランティア団体」特定非営利活動法人ジャパンハート 理事や株式会社じげん 社外取締役を務める。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 実践的な意思決定力を身につける！ Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える! 　本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。 　さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。 　本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。 本書の特徴 ・実践的な学習と活用 　因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。 ・直感的な理解のための全体像の把握と図解 　因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン 　最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 はじめに 第1章　因果の探求から社会実装 第2章　因果推論の基礎 第3章　基本的な因果推論手法 第4章　因果推論高度化のための機械学習 第5章　因果推論と機械学習の融合 第6章　感度分析 第7章　因果推論のための時系列解析 第8章　因果構造をデータから推定する因果探索

【《シリーズ累計50万部突破》10年支持され続けるExcel定番書、AI時代にあわせてアップデート】 「Excelぐらい、まあなんとかなるよ」……そういいつつ、作業に何時間もかかってイライラしたり、いつもミスをして時間をムダにしていませんか？ 実務直結の知識を最小限の時間でマスターできるかつてないExcel本として10年支持され続ける定番書が4年ぶりに改訂。第3版では、話題のChatGPTやCopliotなど生成AIの活用法、テーブル、スピル、Excel 2021／Microsoft 365以降で使える画期的に便利な新関数を解説。デザインも全面刷新しました。1万人の指導実績に裏打ちされた実務直結のExcel入門、決定版！ ■こんな方におすすめ ・Excelの実践的な入門書をお求めの方 ■目次 ●第1章 最初に知っておくべき7つのポイント 　　ルーティンワークが自動で瞬殺される仕組みを作る 　　Excelのスキルを上げるのに必要なのは「関数」と「機能」と「アイデア」の3つ 　　入力するデータはたったの4種類 　　ショートカットを駆使してマウスに手を伸ばす頻度を下げる 　　作ったデータをしっかり守る 　　おせっかい機能を解除して快適に使えるように 　　Excelファイルを通したコミュニケーションに配慮する ●第2章 数式を制する者はExcelを制す 　　数式入力の超基本 　　「参照」を使いこなして計算を自由自在に ●第3章 真っ先に知っておきたい6大関数 　　条件によって答えを変える　～IF関数 　　今月の売上いくらだった？　～SUM関数 　　今、リストに何件分のデータがある？　～COUNTA関数 　　売上を担当者別に分けて計算したい　～SUMIF関数 　　出席者リスト、何人に「○」がついてる？　～COUNTIF関数 　　商品名を入れたら自動的に値段も入るようにできない？　～VLOOKUP関数 ●第4章 応用と組み合わせで関数の威力を10倍高める 　　セルの中に特定の文字列が含まれているかどうかを判定する 　　データに重複があるかを確認する方法 　　連番をラクに入力する方法 　　右方向への大量のVLOOKUP関数の入力をかんたんにする方法 　　VLOOKUP関数で検索範囲の列順の変動に対応するには 　　同じ検索値が複数ある表でVLOOKUP関数を使うテクニック 　　VLOOKUP関数で検索列より左側の値を取得できるか 　　エラー値を非表示にするテクニック 　　SUMIF関数で複数の条件がある場合の集計方法 ●第5章 日付と時刻の落とし穴を知らずにExcelを使う恐ろしさ 　　日付の超基本 　　時刻を扱うためのポイント 　　日付や時刻を効率的に扱う 　　関数を使いこなして日付や時刻の処理をより便利に ●第6章 文字を自在に扱う 　　文字列操作の超基本 　　文字列をうまく分割する 　　データをきれいに整える 　　文字を効率的に処理する ●第7章 表作成の極意　～日々の資料作成を効率化するには 　　「Excelで仕事をする」とはそもそもどういうことか 　　セル内改行と罫線で注意すべきこと 　　セル結合による非効率地獄をなくす 　　並べ替え・オートフィルタ・ピボットテーブルが正しく動作する条件を把握する 　　データの表示にひと工夫加える方法　～ユーザー定義 　　「データの入力規則」を活用し、ムダとミスを減らす 　　リスト入力で参照範囲を変更する手間をなくす 　　コピペもただ貼りつけるだけじゃない！　～「形式を選択して貼り付け」を駆使する 　　めんどうなデータ処理を瞬時に終わらす 　　より快適に操作するために知っておきたいこと 　　フォーマットを壊さないための措置　～シートの保護 　　印刷にまつわる諸問題を解決するには ●第8章 Excelをより快適にする進化を使いこなす 　　知らないと困る「テーブル」の基本 　　数式が自動展開される「スピル」の基本 　　スピルを活用した強力な関数を使いこなす 　　Excelにおいて生成AIはどう活用できるか ●第9章 グラフを使いこなす 　　5大グラフの使い方を理解する 　　グラフづくりに最低限必要な知識 　　「見やすいグラフ」にするためのコツ 　　より高度なグラフの作り方 ●第10章 成果につながるExcel仕事の本質をおさえる 　　データ分析の基本とは 　　材料データを一瞬で完成品の表に変換するテクニック 　　最小の労力で最大の成果を出す80：20分析（パレート分析） ■著者プロフィール 吉田拳：Excel業務改善コンサルタント。Excel研修講師。株式会社すごい改善代表取締役。「Excelを武器に人と企業が成長できるサポート」の実現を目指す。2010年、（株）すごい改善を設立、代表取締役に就任。実務直結主義のExcel研修を毎週開催、高額の受講料にも関わらず、全国から受講者が参加し、常に2ケ月先まで満席状態が続く。また、「大手IT企業における生産性の向上・残業代などのコスト削減」「飲食店チェーンや工務店、メーカー、会計事務所などのシステム開発」「戦略的経理によるキャッシュフロー改善」など、業種・業態・職種を問わず、Excelを駆使したあらゆる分野での業務改善の専門家として知られる。これまでの指導実績は、中小企業から大手企業まで、1万名以上。Excel研修開催実績は600回を超える。

AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず，デジタルトランスフォーメーション（DX）への注目の高まりによって，事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり，先行する事例から，Google Cloud（Google Cloud Platform, GCP）はデータ領域に強みがある，あるいは，BigQueryは高速に動作するデータウェアハウスである，と聞いたことがある方は多いでしょう。 本書では「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら，Google Cloudの各サービスをどのように活用することで実用的なデータ基盤を構築できるか，また発展的なデータ分析ニーズに応えるデータ基盤をどのように設計できるか，といった点について解説しています。 特にGoogle Cloudはマネージドサービスを中心として提供されているため，その特性を正しくとらえることで，最大限の価値を発揮できるようになります。 実際にGoogle Cloudやオンプレミス，他のクラウドサービスを用いたデータ基盤の構築や設計に携わってきた筆者らによる一歩踏み込んだ解説が本書の特徴です。 本書は以下のような方におすすめです。 これからデータ基盤の構築に関わる可能性があるエンジニア Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており，これからデータ領域での活用を広げようとしている方 また，すでにGoogle Cloudを利用しているエンジニアやデータ基盤に携わっているエンジニアにとっても，より洗練されたデータ基盤の設計を行うための知識やノウハウを得ることができるでしょう。 本書は近年のビジネス要件の変化からデータ基盤に求められる要件，一般的なデータ基盤のアーキテクチャを紹介した後，Google Cloudでの設計として以下のようなトピックを取り扱います。 データウェアハウス データレイク/ETL/ELT データパイプラインマネジメント/データ統合 データ基盤のセキュリティとコスト管理（アクセス制御，データ持ち出しの防止，重要データ検知） BI，データの可視化 発展的な分析（地理情報分析，機械学習，リアルタイム分析）

ビッグデータの集積や人工知能の活用が叫ばれる中，エビデンス重視の実証革命が進み，データサイエンスを駆使した新たな経済学が要請されている．著者の過去２０年間の研究を踏まえ，因果推論や機械学習などを用いるデータ分析の手法だけでなく，適切にデータを取得する調査・実験の手法を解説し，使える経済学の字引を提供する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

機械学習エンジニア＆データサイエンティスト必携！ 初学者でもpandasによる前処理手法がわかる 【本書の背景】 機械学習やデータサイエンスでは、いかに「きれいなデータ」を用意できるかが非常に重要です。データクレンジングともいわれますが、実際の現場のデータは、機械学習やデータ分析にすぐ利用できるデータは皆無に等しく、エンジニアによりデータの前処理が必須となってきています。 【本書の概要】 本書は、機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく解説した書籍です。 初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いていますので、pandasの基本操作方法やデータ構造、さらに前処理の基本の理解についてもしっかり学ぶことができます。 pandasを理解することで、様々な機械学習・データ分析タスクがスムーズに行えるようになります。 【本書の対象読者】 ・機械学習エンジニア（初学者） ・データサイエンティスト（初学者） 【著書からひとこと】 本書では機械学習「初学者向け」にpandasの基本的な操作を解説しています。初歩的な要約統計量の算出やグループ化やダミー変数、さらに文字列や時系列データの基本操作など、幅広い範囲をカバーしています。 日々、データを業務で取り扱う機械学習エンジニアやKaggle等のデータ分析競技をやられている方に向けて、pandasを使ったデータ前処理のお役に立てばと思い執筆いたしました。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

読者待望の第２版！ より理解しやすく実践的にパワーアップ ネットワーク上にあるデータソースから金融経済関連のデータをダウンロードし、そのデータの特徴を理解し、投資・取引戦略を構築する。その際にPythonというプログラミング言語と統計的手法を用いてデータを客観的に分析し、安定した収益を実現する取引戦略を構築する。また、学習に用いたソースコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。 データ分析に用いるPythonでの最大の特徴は人びとの思考能力を鍛えるということに尽きる。人まねではない独自の戦略のみが利益を上げる。 日足のデータを用いてデータ分析の基礎を統計学を通して学ぶ。トレンドの発生を客観的に理解する力を統計学から得る。そのつぎにあゆみ値を用いたデータ分析と取引戦略の構築方法について理解する。トレンドの発生のメカニズムとリスク管理の重要性を実感するためである。 第２版となる本書では、Pythonの特徴がさらに生かされている。特定のソースコードでは初版の20倍近いスピードを達成している。 さらに初版で読者から寄せられた質問に説明を加えた。また、意見や勉強会でのやりとりは余すことなく第２版に生かされている。また、マーケットメイクの仕組みを基にした取引戦略のバックテストを２つ追加した。 今回新しく追加した第17章でランダムウォークと機械学習について、深層学習、主成分分析、大偏差原理を比較した。特に大偏差原理の議論を明確にするために初版では用いなかったmove１とmove２という表現を本書では導入した。これはトレンドの発生を理解するのに役にたつ。ソースコードはGitHubに公開している。 本書で学べること！ ● Jupyter Notebookの導入からPythonの利用方法 ● 株価・為替・経済などのデータの入手方法と分析手法 ● 時系列分析の処理と統計的手法（自己回帰モデル、モンテカルロ手法など） ● あゆみ値の本質と価格形成のメカニズム ● 高頻度取引の世界におけるマーケットメイクの仕組み 詳しくは16ページ「1.2 本書の構成」を参照

※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。 データ分析のためのSQLが最速で身につく！ 昨今では、ノンエンジニアのビジネスパーソンでも、CRMの顧客情報、EC・実店舗の注文ログ、Webサイトの行動ログなどの大量のデータを入手し、分析する機会が増えました。その結果、Excelだけでは集計・分析が困難になるケースも生まれています。 本書は、データの抽出・整形に用いられる言語「SQL」について、プログラミング未経験でも取り組める入門書です。Googleアカウントがあればすぐに利用でき、実務にもそのまま使える「BigQuery」をSQLの学習・実行環境として解説しています。 本書のゴールは、データ分析の実務に使えるSQLのスキルをマスターした状態です。そのため、初心者向けでありながら、難易度の高い「分析関数」（ウィンドウ関数）についても解説しています。データベースの管理やメンテナンスについては省き、データ分析に関連する内容に絞りました。 SQLの学習は、実際に手を動かすことが重要です。本書では、ビジネスシーンを意識した計230問のドリルと演習用ファイルを用意しています。ドリルで知識を定着させることで、実務に自信を持って取り組めるようになります。

※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。 シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！ どこでも試せて繰り返し練習できるから 初心者でもSQLがグングン身に付く！ 初心者でもすぐにSQLを習得できる秘密は、3つのコンセプトにあり！ 【1】シンプルだけれど奥深いSQLが楽しく「わかる」 学習中浮かび上がる読者の疑問をスルーせず、しっかり答えを出して次のテーマに進みます。 このスッキリ流解説によって、副問い合わせや結合、正規化といった初心者がつまずきやすい分野も楽しくマスターできます。 【2】つまずくことなく、今すぐに、何度でも「試せる」 従来、SQLの学習環境を整えるためには、面倒な準備が必要でした。 本書では、PCやスマートフォンのブラウザがあれば今すぐにSQLを実行できるクラウドサービス「dokoQL」を用意し、最初から学習に専念できるようになっています。 【3】自信がつくまで繰り返し「練習できる」 SQLをマスターするには、たくさん書き、たくさん実行し、SQL文と実行結果の因果関係を繰り返し体感することが、遠回りのように見えて一番の近道です。 本書に収録した膨大な特訓ドリルを活用すれば、着実に理解を深めることができます。 第4版では、最新DBMS製品に対応したほか、新付録として「SQLによるデータ分析入門」を追加しました。 RDBやSQLが、近年注目を集めるデータ活用とAIの世界にも繋がっていることを実感できます。 ※dokoQLは新刊購入者用特典です。利用の前にインプレスのWebサイトで「dokoQLご利用上の注意」をご確認ください。

※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。 最新アップデートに対応!! 話題の『GPTs』を解説!!! オリジナルのChatGPTが作れる!!! 今話題のGPTs(ジー・ピー・ティーズ)はこんな事が可能です。 ・ノーコードでオリジナルのChatGPTを手軽に作成できる ・開発したChatGPTを共有できる ・外部サービスとAPI連携できる 本書では、GPTsの概要やCreateモードとConfigureモードによる作成方法だけでなく、チャットボット・文章生成・画像生成・データ分析・外部API利用などの開発事例を上げながら、GPTsの利用方法を、ビジネスマンなどを対象に徹底解説！

データサイエンスの現場において，その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで，予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR，Python，SQLを用いた実装方法を紹介しますので，複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 企画の立案・企画書の作り方から調査やデータ分析までを盛り込んだ実践的な書籍！ 本書は、企画の立案・企画書の作り方から調査やデータ分析までを盛り込んだ実践的な書籍です。既存の調査・アンケート関係書籍がデータ分析法の解説のみに終始している中、本書は企画の立案方法から、効果的な調査の仕方、Excelによる結果の解析までを網羅し、これ1冊で調査データ分析に関するすべてが学べる内容となっております。 第Ⅰ部　調査法 第1章　調査とは 第2章　調査の企画 第3章　調査票の作成 第4章　標本抽出 第5章　調査の実施 第Ⅱ部　データ解析法 第6章　データ入力と集計 第7章　データのグラフ化 第8章　分布の特徴を記述する統計指標 第9章　推測統計学（１）～確率分布と統計的推定～ 第10章　推測統計学（２）　～統計的仮説検定と効果量～

※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。 そのモデル、本質を理解して使っていますか？ 本当にデータの全てを活用しきれていますか？ 回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！ 【強化学習はいつ使うべきなのか？】 【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】 【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】 すべての疑問が間違いなく解消されます！

2018年に刊行した通称「#宇宙本」を最新の情報に改訂！ 本書は，R言語のIDEであるRStudioと，モダンなデータ分析を実現するtidyverseパッケージの入門書です。RStudioの基本機能からはじまり，Rによるデータの収集（2章），データの整形（3章），可視化（4章），レポーティング（5章）といったデータ分析ワークフローの各プロセスの基礎を押さえることができます。 RStudio v1.4に対応し，新たに追加されたVisual Editor機能やRStudio v1.2で追加された「Jobs機能」などを紹介します。また，dplyr 1.0に対応し，データ処理系の関数の解説を追加しています。さらに改訂版では付録として，「stringrによる文字列データの処理」「lubridateによる日付・時刻データの処理」の2章を追加しています。 さまざまな機能が追加されていくRStudioとtidyverseに触れ，モダンなデータ分析をはじめましょう！

課題解決や意思決定に貢献し、活用されるダッシュボードとは? 本書では、CDPのトップ企業であるトレジャーデータのプロフェッショナルサービスチームが培ったノウハウをもとに、ビジネスに貢献できるダッシュボードの設計、実装から運用方法までを具体的に説明しています。 DXやデータドリブン、データ活用といった言葉が浸透し、BIツールが普及した結果、多くの企業がダッシュボードを利用するようになりました。 しかし、「必要な指標やデータが入っていない」「グラフや表が多すぎて使いづらい」といった声も聞かれます。そうしたダッシュボードは、もしやBIツールが使えるから、データ分析ができるからと自己流で作ったものではありませんか? 多くのチャートが並び、どれだけ見た目が良くても、使われないダッシュボードはビジネスに貢献できません。また、データに不備があるものや重要なポイントが可視化されていないものは、ミスリードの原因にもなりかねません。 役に立つダッシュボードとするには、システム開発と同様に要求定義・要件定義、設計、実装、レビューといったプロセスが必要で重要です。ユーザーにヒアリングし、何が課題なのか、何が必要なのかを探るところから始めます。 本書を活用すれば自己流を卒業し、ダッシュボードをより効果的に活用できるようになるでしょう。特定のBIツールやデータ基盤に依存しない内容なので、データ活用プロジェクトやダッシュボード構築プロジェクトに携わる、全ての人におススメの1冊です。 【こんな方におススメします！】 ビジネスダッシュボードにかかわる ・ダッシュボード作成担当者 ・プロジェクトリーダーやDX担当者 ・BIツールユーザー ・システムエンジニア、データエンジニア 【目次】 第1章　ダッシュボードの種類と課題 第2章　ダッシュボード構築プロジェクトの全体像 第3章　ダッシュボードの要求定義・要件定義 第4章　ダッシュボード設計 第5章　ダッシュボードデザイン 第6章　データ準備・ダッシュボード構築 第7章　運用・レビュー・サポート 付録 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 Pythonで デスクトップアプリ開発を 体験してみよう！ 【初心者でもできる！デスクトップアプリ開発を一緒に体験しよう】 Pythonの基礎知識はあるけど、 「アプリ開発って初心者には難しそう」 「プログラムで何か残るものを作ってみたい」 と思っていませんか？ 本書はそうした方に向けて、初心者にも簡単に作れる方法を使ってデスクトップアプリ開発の基本をやさしく解説します。スマホアプリ、Webアプリに比べて、手軽に取り組めますので挫折することなく学習できます。本書を読んだあとは、スマホアプリやWebアプリ開発に挑戦してみてください。 【Python2年生について】 「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身につけてもらいます。 『Python2年生 スクレイピングのしくみ』（ISBN：9784798161914） 『Python2年生 データ分析のしくみ』（ISBN：9784798164960） も刊行されています。 【対象読者】 デスクトップアプリの作り方を知りたい初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、デスクトップアプリ開発の考え方から丁寧に解説。デスクトップアプリ開発をする時に必要な前提知識からはじまり、デスクトップアプリ作りの基本、応用的なデスクトップアプリ、そしてゲームアプリ開発まで解説します。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、プログラミングに関する幅広い活動を行っている。近著に、『Python1年生　第2版』、『Python3年生機械学習のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（いずれも翔泳社）、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』（マイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 Excel関数を自由自在に使いこなすため、 やりたいことや機能ごと、関数一覧から調べられる[最強]事典 ※Microsoft365/2021/2019/2016/対応 【本書のポイント】 ・使用頻度が高い関数から専門的な計算分野まで完全網羅 ・関連項目で近い機能の関数もチェックできる ・機能ごとにまとまっていて調べやすい ・サンプルデータはすべてダウンロード可 【こんな人におすすめ】 ・自分の仕事に役立つ関数を知りたい人 ・作業にかかる時間を短縮したい人 ・もっと関数の役割を把握したい人 ・やりたいことから関数を探したい人 【内容紹介】 Excelの関数は非常に便利な機能ですが、数がとても多いためすべてを把握し、使いこなすにはかなりの時間と勉強が必要です。 そのため、関数の便利さは知っていても決まった関数しか使わない、新しい関数を調べても使いこなせない、という方も多いのではないでしょうか。 本書では、さらにExcelを便利に使うためによく使う関数から専門的な計算分野まで、機能別で解説。 すべての解説にサンプルデータがついているので、実際に手を動かしながら関数をマスターすることができます。 巻末には全関数の一覧や機能別でひける索引、互換性のある関数と現関数の対応表など充実した付録も収録。 やりたいことや機能ごと、一覧から使いたい関数を調べることができて便利です。 【目次】 第1章 ～数式の基本～数式や関数のルールを知ろう 第2章 ～表の集計～自由な視点でデータを集計しよう 第3章 ～条件判定～条件分岐と値のチェックを極めよう 第4章 ～数値処理～累計・順位・端数処理……数値を操作しよう 第5章 ～日付と時刻～期間や期日を思い通りに計算しよう 第6章 ～文字列操作～検索・置換・抽出・変換……文字列を操作しよう 第7章 ～表の検索と操作～表引きやセルの情報表示をマスターしよう 第8章 ～統計計算～データ分析に役立つ統計値を求めよう 第9章 ～財務計算～ローンや投資のシミュレーションを行おう 第10章 ～数学計算～対数・三角関数の計算や基数変換を行おう 第11章 ～組み合わせワザ～Excelの便利機能と関数の組み合わせワザ 特別付録 付録1　Excelの関数一覧（アルファベット順） 付録2　機能別関数索引 付録3　互換性関数と現関数の対応 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

読者の声に応えて第2版の登場！ データ分析エンジニアに必要な 基本技術をしっかり習得できる 【本書の概要】 本書はデータ分析エンジニアに必要な 以下の基礎技術を丁寧に解説しています。 ・データの取得・加工 ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 【第2版のポイント】 ・Python 3.10対応 ・よりわかりやすい解説 ・Pythonデータ分析試験の主教材に指定 【本書で学べること】 ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装方法 【対象読者】 データ分析エンジニアを目指す方 【目次】 第1章 データ分析エンジニアの役割 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ライブラリによる分析の実践 第5章 応用：データ収集と加工 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 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。

本書では、Excelを活用し、ビジネスに役立つ視点で、数学を学び直せるように丁寧に解説しています。 高校で学ぶ数学を中心に、中学校で学ぶ内容の復習と、大学で学ぶ数学の一部まで、広く浅く数学の基礎知識を紹介しています。ビジネスの現場で必要とされない知識は除外し、データ分析や機械学習など、最近のトレンドの背景にあるエッセンスを抽出しました。 紙と鉛筆で数式を考えるだけでなく、Excelなどの使えるツールをフル活用して、数学の学び直しに役立つ1冊です。

★数値化スキルはデータ活用への第一歩 ★数字に強くなりたい人、必読の超入門書 本書は、以下のような方々に向けて書いています。 ・数字の必要性は理解しているし、気になっている。 ・データ分析はやらなきゃいけないとわかっているが、苦手意識・アレルギー反応がある。 ・何度かデータ分析の関連書籍を手に取ったが、小難しくて挫折した。 データ分析をテーマした本はなかなか読む気にはなれませんよね。でも、この本なら大丈夫です。読者が苦手意識をもっていることを想定し、「わからない」を生まないように配慮しています。それでいて、ビジネス経験者にとってすぐに役立つ内容になっていますので、必ずや最後まで読めると思います。 データ分析は奥が深く、複雑な手法を使えば劇的な成果を出すことも可能ですが、ビジネスの日常ではそんな手法を使わずとも十分に効果を得ることは可能です。嫌いにさえならなければ、いろいろな場面で数値化技術が使え、使えば使うほど苦にならなくなっていきます。 本書が目指すのは、「これでいいんだ」「使える。効果が実感できる」という成功体験を積み重ねることです。ここさえクリアできれば、数値化・データ分析は、気が付けばあなたのスキルになっているはずです。「データ分析は苦手」と感じている人にこそ、手に取ってもらいたい、数値化スキル基本中の基本の書です。

※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。 データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」（ダーティデータ）に対応する、プロのノウハウを解説します。

なぜ、あの会社はDX化に成功したのかーー世界トップ企業の成功事例と失敗要因に迫る DXを顧客視点から書き下ろした日本初の一冊 会社の業績向上を目指してDXに手を出す企業が後を絶たない。 しかし、DXが企業変革をもたらすのではない。 DXとは、顧客視点で圧倒的な価値提供プロセス変革を行うための武器なのだ。 このツールをいかに使いこなすべきか？ 筆者はのメッセージは一つ。 「徹底してお客様のペインを取り除き、お客様にとって新しい価値を提供すること」。 やり方、考え方はここにある。 豊富な事例から自社に最適な手法を見つけ出し、DXを顧客視点で推進してほしい。 ――オイシックス・ラ・大地 執行役員/エンゲージメントコマースラボ代表　　　奥谷孝司氏 推薦! ●勝てるDXの本質　―次に生き残るのは、誰か？ 世界の伝統的企業やスタートアップがいち早く取り組んできたDXの数々。各事例をつぶさにレポートしてきた「DX Navigator」編集部の知見をまとめ、事例分析と価値提供のプロセスを可視化した一冊！ 本書は世界全32社のDX事例を収録。いずれも、顧客/ユーザー視点での「ペイン（苦痛）」と「ゲイン（利得）」を切り口に、顧客/ユーザーが最終的に得た「価値」について解き明かす。 Part 1では、従来の商習慣や価値提供の概念を新しい基準に転換させた「ゲームチェンジャー」である9社―Netflix、Walmart、Sephora、Macy's、Freshippo、NIKE、Tesla、Uber、Starbucks―を取り上げる。 Part 2では、海外のスタートアップを中心に日本企業も加えた23社の事例を、業界別に紹介。多くの顧客/ユーザーから支持を得た、各社のエッジが効いた斬新なアイデアとその背景に鋭く迫る。 日本の「DXブーム」には問題も潜んでいる。DXとは単なる技術導入やカイゼンを言い換えた言葉ではなく、「ユーザーが最終的に得る価値」を見つめ、新しい価値提供の仕組みを創り出すということ。 これからも続く企業の変革、世の中の変革のなかで、次に生き残るのは誰か？【著者プロフィール】 金澤一央（かなざわ かずひさ）： アジアクエスト株式会社　CMO兼DX戦略室長。大手量販店、大手システムインテグレータを経て2001年ネットイヤーグループに参画。戦略コンサルタントおよびプロデューサーを務めた後、2008年、データ分析専門組織のアナリティクス＆オプティマイゼーション事業部を設立し、同事業部長に就任。大手企業を中心に通算100社を超えるデジタル技術導入・プロセス改革のプロジェクトを牽引。2016年、ニューヨーク大学留学を機に同社フェローとしてアメリカのデジタルマーケティング調査・研究を支援。2018年に帰国し、2019年よりアジアクエスト株式会社が運営するデジタルメディアのDX Navigator設立に参加、編集長兼DXフェローに就任。2020年より現職。 DX Navigator編集部： アジアクエスト株式会社のデジタルメディア「DX Navigator」にて、執筆・制作を担当。

3万7000サイトのデータ分析と、 4000人を超える担当者インタビューから浮かび上がった 顧客が逃げる「4つのボトルネック」＝「MAST」の解消法を公開！ 自社の製品やブランドを末永く愛してもらい、顧客と良好かつ継続的な関係を築いて利益を最大限に高めたいが、有効な手立てが見つけられない企業は多い。 実際「LTV（ライフタイムバリュー＝顧客生涯価値）」という言葉や概念は浸透しているが、正しくマーケティング戦略に組み入れ、機能させている企業は想像以上に少ない。 新規顧客の獲得が難しくなる中、多くの企業が既存顧客に着目し、LTVを高める方向にかじを切り始めている。ここで企業が犯しがちな過ちは、「会員プログラム」や「ロイヤリティープログラム」などを利用した顧客の「囲い込み」という発想だ。 おなじみの「シルバー会員」や「ゴールド会員」といった"称号"を与えて顧客のロイヤルティーを刺激したり、独自ポイントを付与したり、専用アプリの登録を促したりと、囲い込みの方法は多様化している。だが、いずれも顧客にとってのインセンティブは少なく、満足度を高めるまでには至っていないのが実情だ。自分が特に好きでもない企業から「あなたはゴールド会員です」と言われても、うれしいはずなどない。 本書はLTV向上施策において、顧客が逃げ出してしまう「4つのボトルネック＝MAST」を浮き彫りにし、企業と顧客が向き合う接点ごとに有効な対処法を紹介。マーケティングや営業、顧客サービス部門の担当者がすぐに実践できるよう、多彩な事例を示しながら分かりやすく解説する。真に顧客から「愛される企業・ブランド・製品」を目指す企業担当者にとって必読の1冊。

データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス⼒」が必要なのです。 そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られることのなかった「ビジネス⼒」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説していきます。プロジェクトの⼊⼝として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」にふれ、続く実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にして、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説します。最後に出⼝となる「収益化」に関する情報をまとめます。 先を行くデータ分析者達は、これまでさまざまな罠にかかり、見えない落とし穴にはまっても奮闘してノウハウを蓄積してきたのがこの10年です。これからAI・データ分析プロジェクトに取り組む方／関わる方へ向けて、先人たちのノウハウをまとめたのが本書です。

【クッキー規制時代を乗り越える新しい教科書！】 個人情報保護などの目的から、世界中でクッキーの利用を規制する動きが強まっています。そのため、企業はデジタルマーケティング戦略を変えることを強いられています。本書は、クッキーが規制された時代のデジタルマーケティングに必要な新しい常識をまとめた1冊です。デジタルマーケティングの基礎知識を紹介するとともに、クッキー規制の経緯や現状、企業がどのように対応すべきか、クッキーが規制された時代の新たなデジタルマーケティングのあり方や実践のポイントなどについてわかりやすく解説します。 ■目次 ●第1章 デジタルマーケティングの現在 　　1.1 デジタルマーケティングとは 　　1.2 クッキーとは何か 　　1.3 ファーストパーティクッキーとサードパーティクッキー 　　1.4 デジタルマーケティングとクッキーの関係 　　1.5 なぜクッキーの利用が規制されるのか 　　1.6 世界中で起こるクッキー規制の動き 　　1.7 プラットフォーマーによるクッキー規制 　　1.8 クッキーに頼らないデジタルマーケティングとは ●第2章 クッキーの規制で何が起こるのか 　　2.1 やたら求められる「クッキー利用の同意」の理由 　　2.2 クッキー規制の影響①自社Webサイトのアクセス状況把握が変わる 　　2.3 クッキー規制の影響②インターネット施策の効果が確認しづらくなる 　　2.4 クッキー規制の影響③定番のインターネット広告が使えなくなる 　　2.5 クッキー規制の影響④インターネット広告全体のコストが上がる 　　2.6 クッキー規制の影響⑤デジタルマーケティング戦略全体の見直しを迫られる ●第3章 時代とともに変わるマーケティング戦略 　　3.1 マーケティングの基礎知識 　　3.2 変化するマーケティングの潮流 　　3.3 デジタルが変える商品・サービスのライフサイクル 　　3.4 クッキー規制時代のデジタルマーケティング戦略とは 　　3.5 行動ターゲティングからコンテキストマッチへ 　　3.6 ターゲティングからナーチャリングへ 　　3.7 ゼロパーティデータの活用 　　3.8 デジタルマーケティングのプレーヤー ●第4章 覚えておきたいデータ分析の基礎知識 　　4.1 代表的なデータ分析の手法 　　4.2 データ分析の実務 　　4.3 データ分析ツール ●第5章 デジタルマーケティング手法の最新動向 　　5.1 アクセス解析――ユーザーの行動パターンを分析 　　5.2 インターネット広告の種類と役割 　　5.3 アドネットワーク／DSP――コスト対効果の高い広告配信 　　5.4 SEO――検索結果の上位に表示させる取り組み 　　5.5 LPO――最適なWebページを表示させる取り組み 　　5.6 CDPとDMP――マーケティングデータの統合管理 　　5.7 MAツール――マーケティング業務の自動化 　　5.8 EFO――入力フォームを最適化する取り組み 　　5.9 レコメンド――ユーザーの興味・関心に寄り添う ●第6章 SNSマーケティングの基礎知識 　　6.1 SNSによるデジタルマーケティングとは 　　6.2 Facebookによるデジタルマーケティングの基本 　　6.3 Instagramによるデジタルマーケティングの基本 　　6.4 X（旧Twitter）によるデジタルマーケティングの基本 　　6.5 LINEによるデジタルマーケティングの基本 　　6.6 YouTubeによるデジタルマーケティングの基本 ●第7章 サードパーティクッキーを代替する技術 　　7.1 データクリーンルーム――プライバシーを保護しつつデータを分析・活用 　　7.2 プライバシーサンドボックス――ユーザーのプライバシー保護を強化 　　7.3 共通IDソリューション――クッキー規制を技術面で代替 　　7.4 ブラウザフィンガープリント――さまざまな情報を繋ぎ合わせてユーザーを特定 　　7.5 クッキーブロックを回避する技術とその問題点 　　7.6 コンテキストマッチ広告――興味・関心に合わせ最適な広告を表示 ●第8章 パーソナルデータの管理／自動化ツール 　　8.1 パーソナルデータの保護とプライバシーポリシー 　　8.2 クッキー規制対応の自動化ツール ■著者プロフィール 広瀬安彦：株式会社野村総合研究所 未来創発センター所属。著書に『データサイエンティスト入門』（日経文庫、共著）、『図解即戦力 SNS担当者の実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書』（技術評論社）など。日本生産性本部経営アカデミー 講師。明星大学経営学部 非常勤講師。

※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。 大谷翔平のOPSとFIPはココがすごい！ スポーツ紙やネット記事でもその言葉をよく目にするようになった「セイバーメトリクス」。野球を統計学によって分析し、選手をより正しく評価したり、ゲームに勝つための最善策を取るために活用されるデータ分析のことです。 OPS、WAR、FIP、UZR、奪三振割合、バレルゾーンから、打球速度・角度、ボールの回転数・回転軸、スプリントスピードまで、セイバーメトリクスの代表的な指標や、セイバーメトリクスによってもたらされた今では当たり前となった考え方まで、二刀流・大谷翔平選手や日本のプロ野球選手の実際の数字をもとに、わかりやすく解説します。 仲間との野球談議で知ったかぶりをしたいあなたも、より深く最新の野球を学びたいというあなたも、また実際にプレーしている野球少年や野球中年の皆さんも、ぜひ一読してみてください。この本を読めば、野球に対する見方が大きく変わるはずです。

※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。 人気シリーズ「Pythonふりがなプログラミング」を大きくして読みやすく、内容を充実させて改訂しました。「プログラムの読み方をすべて載せる（ふりがなをふる）」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいPyhton（パイソン）の入門書です。本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といったプログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。さらにこの増補改訂版では、データ分析への初めの一歩を踏み出すための章を追加しました。統計情報とグラフ、2つの観点からPythonによるデータ分析の一端を体験できます。 ■本書はこんな人におすすめ ・Pythonの基本を身につけたい人 ・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった人 ・プログラマーやエンジニアを目指す人 ・仕事でPythonを活用してみたい人

※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。 【データで勝敗の法則に迫る！】 「データを見て楽しむ」、こんなスポーツの楽しみ方はいかがでしょう！　近年、親密さを深めつつあるスポーツとデータ。本書は野球、サッカー、バスケ、ラグビー、バレーなどの具体的な事例を挙げ、その背後にある勝敗の法則に、科学でじっくりと迫ります。スポーツにおけるデータ分析の詳しい方法から、データを取るための最新技術までをやさしく解説し、最後の章では実際に予測モデルを運用した結果も掲載しています。この本であなたもぜひ、データ分析という新しい趣味の扉を開いてみてください。 ■目次 ■第1章 野球とセイバーメトリクス――スポーツデータ分析のパイオニア 　　1.1 「 頭を使わなくてもできる野球になりつつあるような」 　　1.2 見慣れた数値は選手を評価できているか？――打率、打点、勝利投手 　　1.3 セイバーメトリクスと「マネー・ボール」――統計学がプロスポーツを変えた 　　1.4 スコアブックから物理計測へ――Statcast 　　1.5 物理計測以降の野球 　　1.6 野球は「解明」されたのだろうか？ 第2章 サッカーのデータ分析――スポーツデータ分析のフロンティア 　　2.1 データ分析に立ちはだかるサッカーの特徴 　　2.2 サッカーの得点と、馬に蹴られてしまった兵士 　　2.3 サッカーにも物理計測の波が――トラッキングデータ 　　2.4 計測データ蓄積の成果――ゴール期待値 　　2.5 AI（人工知能）とサッカー分析の近未来 第3章 3ポイントシュートの革命――ルールが誘導する動作 　　3.1 （身体活動としての）楽しみ・気晴らし 　　3.2 劇的な変化を生むルール変更――3ポイントシュート 　　3.3 困難な挑戦を後押しするルール変更――ラグビー 　　3.4 勝ちの価値――勝点制度 　　3.5 選手にも運営にも観客にもやさしく――ラリーポイントとサイドアウト 　　3.6 バランス調整の旅は続く 　　3.7 判定にテクノロジーを 第4章 「順序をつける」巧みな方法――さまざまなレーティング・ランキング手法 　　4.1 均衡した日程・不均衡な日程 　　4.2 日本が9位!? 初期FIFA ランキングの欠陥 　　4.3 特定国の優遇――バレーボール（旧）世界ランキング 　　4.4 トーナメント形式で順位をつけるには？ 　　4.5 公式ランキング認定、最大の番狂わせ！――ラグビー世界ランキング 　　4.6 物理学者アルパド・イロとチェス――イロ・レーティング 　　4.7 スポーツのランキング事情 　　4.8 横綱は「強さランキング1位」なのか？――ランキングシステムとして見る大相撲番付 　　4.9 レーティングを計算してみよう 　　4.10 Web検索はランキングである 　　4.11 試験＝受験者 vs. 問題 第5章 予測モデルの腕試し――実際のスポーツ大会を予測してみよう！ 　　5.1 「538」は何の数字？ 　　5.2 バレーボール観戦で気づいたこと 　　5.3 球技統一の予測手法――オリンピック予測プロジェクト 　　5.4 サッカーの予測に挑戦する――ロシアワールドカップ編 　　5.5 ラグビーワールドカップ in Japan 　　5.6 サッカーの予測に挑戦する――EURO2020編 　　5.7 サッカーの予測に挑戦する――ワールドカップカタール大会編 　　5.8 自腹でWINNER（サッカーくじ）に挑戦してみた ■著者プロフィール 小中 英嗣（こなか・えいじ）：名城大学情報工学部准教授。博士（工学、名古屋大学）。専門分野はシステム制御理論と、その知識を活用したスポーツデータ分析。スポーツ分野ではランキング設計、チーム・選手の定量的評価、および試合結果予測などに取り組む。趣味はスタジアムや美術館・博物館めぐり。名古屋生まれ名古屋育ち。サポートクラブは名古屋グランパス。 著書に『Javaで学ぶオブジェクト指向プログラミング入門』（2008、共著、サイエンス社）、『現象を解き明かす微分方程式の定式化と解法』（2016、森北出版）がある。

※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。 【くらしに直結する業界を1冊で理解！】 生活・産業のインフラとして安定した需要があり、就業先として人気なのが電力・ガス業界です。公共性を備えながらも、小売自由化で多くの企業が参入し、競争が激しくなっています。巨大な設備やインフラを維持し、運営するための組織や仕事は、周辺産業を含めて多くの雇用を抱えていますが、外からは見えにくい構造です。国際的な潮流で、再生可能エネルギーの拡大、環境問題への対応、災害に対するリスク管理など、企業としてのコンプライアンスもかつてなく重視されています。持続可能な成長のために、また国際情勢の影響を抑えるために、1つの資源に依存しないエネルギーミックスは国家的な戦略です。自由化が進み、送発電分離へと規制が動く中、国民生活を支える電力・ガスはこれからも安全で安定に供給され続けるのか、業界のしくみと仕事、そして将来の展望がわかります。 ■目次 ●Chapter 1 日本のエネルギー事情 ●Chapter 2 電力業界の基礎知識 ●Chapter 3 電力関連のビジネスのしくみ ●Chapter 4 電力会社の仕事と組織 　　01 小売と発電は競争事業になり送配電は非競争事業として独占 　　02 発電所の運用や点検とともにゼロエミッション火力にも挑戦 　　03 安定した電気を安全に届けるのが送電・変電・配電の使命 　　04 需給計画を的確に立て需給が常に一致するよう監視 　　05 電力システムと電力網を支える発電所と再エネ発電設備の連携 　　06 日本では電気設備全般の「自主保安」が原則 　　07 多様な技術開発で持続可能なエネルギーインフラを構築 　　08 国内ではEV充電インフラ事業、海外では発電事業を積極的に展開 　　09 事故で6基が廃炉、廃炉作業（解体・撤去）は継続中 　　10 業界での業務範囲拡大には多岐にわたる資格取得が不可欠 ●Chapter 5 ガス業界の基礎知識 ●Chapter 6 ガス関連のビジネスのしくみ ●Chapter 7 ガス会社の仕事と組織 　　01 事業拡大に応じて基本構成からグループ体制へと変化 　　02 共通する経営戦略は基盤強化、安定供給、多角化、脱炭素化 　　03 原料を輸入に頼る日本では安定・安価・柔軟な調達が必要 　　04 日頃から緊急時対応訓練を行う安全・安定供給が使命のガス製造 　　05 都市ガス供給の9つの仕事とLPガス配送の3つの方式 　　06 需要開拓で磨かれたガス事業者のマーケティング力 　　07 ガス原料の変化により蓄積したさまざまな技術を他分野へ応用 　　08 ガス機器の開発からプラットフォームの開発へ 　　09 ガス周辺と「飛び地」の２領域による事業開発 　　10 ORから分析を深化させたガス会社のデータ分析 　　11 オープンイノベーションによる技術と事業の開発が活性化 　　12 ガス業界の基本資格と個別部門で必要な資格 ●Chapter 8 エネルギーの新時代 ●Chapter 9 未来の展望と課題 　　01 CO2排出量の46％削減に向け社会変革を経済成長へつなげる施策 　　02 データやセンサ、AIの活用により効率性や利便性を向上 　　03 エネルギーの安定供給を実現する社会インフラの変革が必要 　　04 エネルギー利用のデータを解析し需給調整やサービス開発に活用 　　05 家電やEVから多様な機器に応用が広がるワイヤレス給電 　　06 EVのエネルギー利用の変革で業界が融合して新たな産業構造へ 　　07 身の回りの光や熱などを集めて電力として利用する技術 　　08 高効率で安全な原子炉の開発で安定供給が期待される原子力発電 　　09 CO2を発生せず廃棄物も少ない核融合による発電 　　10 宇宙空間に太陽光パネルを設置し地上に電気を伝送する発電 　　11 遠隔地や災害時などに利点がある限定された範囲で完結した電力網 　　12 エネルギーの効率利用などにより課題解決や価値創出を実現 ■著者プロフィール ●江田健二：一般社団法人エネルギー情報センター理事。著書に『かんたん解説!! １時間でわかる 電力自由化入門』（インプレス）など。 ●出馬弘昭：大阪ガス、東京ガスで約30年の勤務経験。現在は各種エネルギー企業のアドバイザーを務める。 ●柏崎和久：関電工、NEC、エフビットコミュニケーションズ等を経て電力ビジネスに関する複数企業で経営や事業に関わる。

『営業の正解』というタイトルを見て、違和感を抱く人もいるかもしれません。 「営業に正解などない」 「営業は属人的なもの」 「営業が100人いたら、100通りのやり方があっていい」 そう教えられ、その考えに染まってしまっている人にとっては、今まで信じていた常識が根底からくつがえされてしまうからです。 実は、業種・業界を超えて「できる営業」に共通する成功特性があります。それが“営業の正解”です。逆に、「できない営業」に共通する失敗特性（悪い癖）もあります。それは営業の不正解 ＝ 間違いです。 この本は、1000人以上のトップセールスにヒアリングを行い、そのノウハウを標準化・見える化して見えてきた、共通する成功特性 ＝ “営業の正解”のエッセンスを48にまとめ たものです。「できる営業」と「できない営業」 のよくあるパターンを対比させながら、営業の悩みに答える形で正解を導き出します。 また、豊富な事例や分析例を各項目の中に織り込みます。例えば、ＩＴ、自動車、保険、医薬、旅行、行政営業、機械、部品、建築、住宅、飲料、人材派遣、事務機器、飲食チェーン、総合物流などです。 これから「できる営業」を目指す人は、まず「初級編」から見てください。 実績を上げていてレベルアップを目指す人は「中級編」。 すでに「できる営業」として評価されて、部下の指導や将来的なマネジメントを目指す人は「上級編」をご覧ください。 さらにその上の科学的な営業を目指す人には、「トップ・オブ・トップ編」も用意しています。 読者のみなさまが、この本をきっかけに、「正解がないと誤解されている営業」についてもっと深く考え、さらにステップアップされることをお祈りしております。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　（以上、「はじめに」「第1章」より抜粋）

「お金を稼がずに生きていける世界」なんて、ありうるのか？ 「お金」さえあれば何でもできる世の中だと信じられていますが、その「経済的自由」を実現するために、人々は資本主義経済の厳しいルールの下で「勝ち続けること」を強いられています。 経済学の父、アダム・スミスは、そもそも、そうやって人々が「騙される」ことで社会のルールを守り、同時に経済を発展させる仕組みを提案したのでした。 しかし、その仕組みには、もう限界が来ています。 金融危機や気候危機など、システム全体の見直しを迫る問題に対処できないのです。 とはいえ、従来のオルタナティブには、理想に人々を縛る危険があり、代替案とされる贈与経済にも構造的な問題がありました。 そこで本書は、まったく新しい「贈与経済2.0」を提唱します。最新の技術を用い、お金を介さない新しい経済圏の実像を鮮やかに描きます。 【各界が激賞！】 ■斎藤幸平氏（東京大学准教授） 哲学者が切り開く資本主義を超えた「経済2.0」に、ワクワクが止まらない！ ■大澤真幸氏（社会学者） 哲学的思索と実践的配慮の総合。資本主義とは異なる経済は可能だ！ ■樫田光氏（元メルカリ データ分析チーム責任者） 金に依る自由か、人の結びつきか。資本主義の矛盾を巡る思考の冒険。 ■中里唯馬氏（ファッションデザイナー） 人と人との間に新たな繋がりを創り出そうと果敢に挑む筆者の眼差しは、人類未到の難題であることを忘れさせてくれる。 ■星覚氏（曹洞宗禅僧） 誇張ぬきに人生で最も衝撃を受けた本の一つ。 【おもな内容】 第1章　なぜお金を稼がないと生きていけないのか――資本主義経済の構造を探る 第2章　理想の社会を作ろうとする試みはなぜ失敗し続けるのか――もうひとつの「近代社会」と戦後秩序 第3章　贈与経済はなぜそのままでオルタナティブになりえないのか――贈与経済論の再構築 第4章　これからの社会はどうあるべきか――他者との自由な関係に基づく「新しい経済」 第5章　いま、何をすればいいのか――「贈与経済2.0」の作り方 第6章　未来の社会はどのようになるのか――「近代社会」を超えて 【著者略歴】 荒谷大輔（あらや・だいすけ） 慶應義塾大学文学部教授、江戸川大学名誉教授。専門は哲学／倫理学。主な著書に『資本主義に出口はあるか』（講談社現代新書）、『ラカンの哲学』（講談社選書メチエ）、『「経済」の哲学』（せりか書房）、『西田幾多郎：歴史の論理学』（講談社）、『使える哲学』（講談社選書メチエ）など。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 2015年のメディア初登場から2018年4月まで、累計30時間におよぶインタビューを大放出!! 大阪の“外れ馬券裁判”の当事者として知られる卍氏が、あらゆる競馬の疑問に答える濃密な一冊。 予想ロジック、投資的思考法、データ分析のコツなど、読むだけで競馬の本質が見えてきます!! ■馬券に活きる全20項目 ・馬券の神と呼ばれた男 メディア初登場!! ・買うべきゾーンと買うべきでないゾーン ・“絶対に負けられない戦い”を支えた資金運用法 ・卍氏ならこう増やす 資金10万円での戦略 ・錬金システムの根幹 卍指数の構成 ・投資としてのダートの期待値 ・投資競馬における枠の重要性 ・夏競馬＆２歳戦で回収率を上げる方法 ・逃げ先行馬を投資的観点で考える ・投資の観点から見た複勝・ワイドの真実 ・馬体重は出走馬内の順位で見るべき ・騎手で勝利に近づく方法 ・レース間隔の常識は間違いだらけ ・投資競馬で絶対にやってはいけないこと ・「２歳単勝」を投資に変える ・あえて卍氏に聞く ボウズを避ける方法 ・パソコンまかせの自動投票・自動運転 ・卍 vs ヤリヤラズ ・ハーツクライ産駒の正しい儲け所 ・卍指数 未公開ファクター3つを解禁!! （本書「まえがき」より） この本は、雑誌「競馬王」で過去に掲載された私の記事を一つにまとめたものです。「競馬王」は隔月発売なので、２ヶ月に１回のペースで編集長と打合せし、基本的に編集長のインタビューに答える形で分析データを提供するとともに分析結果について会話をし、それを記事にまとめていただいています。そのため、自分一人では考えもしないようなデータを分析することも多く、そのようなデータを分析することで新しい発見があったりデータの分析能力が向上したりと、私にとってプラスになっています。 一つ一つの記事は、それを読んですぐに馬券の収支がプラスになるような即効性のあるものではありませんが、それぞれの記事をじっくり読んでいただければ、私がどのような考えに基づいてどのようにデータを分析しているか、分析結果をどう解釈しているかなど、競馬で勝つための考え方やヒントが得られると思います。 袋とじには卍指数に関する未公開情報を掲載しましたが、編集長からの要望により、私がもともと公開してもよいと考えていた範囲を超えた内容まで含まれています。特に、競馬の分析に興味ある方や独自指数を作成したい方にとって役立つ情報が含まれていますので、ぜひじっくりと読んで下さい。 この本が読者の方々のお役に立てば、私にとって幸いです。 卍（まんじ） 　2007～2009年の3年間で、28億7000万円の馬券を購入し、払戻金30億1000万円を得たことで大阪国税局に告発され、単純無申告の罪で起訴された、俗に言う“外れ馬券裁判”の当事者。 　2004年に、高回収率を期待できる馬を抽出する独自の指数“卍指数”を基に、パソコンで自動購入を行う錬金システムを構築。その後、２ちゃんねるの競馬板で豪快な馬券を当て続け、伝説となっていた。

機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん，機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み，それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として，機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。 Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが，モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて，モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが，データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し，説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。 本書では，このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について，実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。 1章: 機械学習の解釈性とは 2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する 3章: 特徴量の重要度を知る～Permutation Feature Importance～ 4章: 特徴量と予測値の関係を知る～Partial Dependence～ 5章: インスタンスごとの異質性を捉える～Individual Conditional Expectation～ 6章: 予測の理由を考える～SHapley Additive exPlanations～ 付録A: R による分析例~ tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する~ 付録B: 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する 2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して，予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では，それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。 本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し，実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面，使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。

※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。 ■SPIを徹底的に分析し、対策法を伝授！ 2026年に卒業して、新社会人になる人を対象に、テストセンター＆ペーパーテスティングの「最新頻出問題」を復元・解説しました。「推論」「順列・組み合わせ」「確率」「割合と比」「損益算」「仕事算」「速度算」「集合」「特殊算」「情報の読み取り」等の非言語能力分野、「二語の関係」「文の並べ替え」「空欄補充」「長文読解」「英語【ENG】」等の言語能力分野での徹底した対策が可能です。昨年から、テストセンターの検査が自宅でも受検可能になりました。そのあたりも解説しています。 ■30秒～1分で解く超実戦的スピード解法！ 最速の問題解釈、時間を無駄にしないメモの取り方や計算方法など、時間に追われる検査会場で素早く確実に解ける解法をていねいに解説しました。「目標時間」を設定した実戦トレーニング問題で対策は万全です。 ■テストセンター形式の模擬テストで合否判定！ 40分で合格レベルが判定できる本番さながらの模擬テストを収録しました。「能力検査」はもちろん、実際のSPI測定領域に基づく「性格検査」で、面接対策まで可能です。 ■別冊解答で答え合わせもらくらく！ 練習問題、模擬試験の解答が別冊になっているので、楽に答え合わせができます。自分に合った得意な解き方を身につけるため、豊富な【別解】も用意しました。問題解法の手順・仕組みが解けば解くほど頭に入ります。 【目次】 1章 非言語能力 2章 言語能力 3章 英語【ENG】 4章 構造的把握力検査┴ 5章 模擬テスト 6章 性格検査 【著者紹介】 オフィス海（オフィス・カイ） 1989年創立。学習参考書、就職・資格試験対策から国語辞典まで、これまでに編集した書籍はゆうに300冊を超える。豊富な編集経験を活かし、2000年から試験のデータ分析と解法の研究を手がける。

【2月1日電子書籍先行発売／2月14日単行本発売】 賢い人ほど、ダマされる。 〈会話〉〈交渉〉〈データ分析〉〈プレゼン〉〈マーケティング〉 すべての合理的意思決定のための「心理バイアス」大全 経営学、認知心理学、行動経済学など 経営大学院（MBA）で教えられる「認知バイアス」「感情バイアス」を 101項目厳選して紹介・解説。 優れたビジネスパーソンは、感情に流されない。 誰もが陥る「思い込みの罠」全網羅！ 【イケア効果】なぜ人は論理的に判断ができないのか 【生存バイアス】なぜ「デキる人」の言うことを聞いてしまうのか 【返報性】人はお返しをせずにはいられない 【アンカリング】数字は先入観にこびりつく 【ハロー効果】錯覚が人を動かす 【リンダ問題】確率は直感に反する 【ジャムの法則】情報は、多すぎると逆に選べない 【授かり効果】人は失うことを過剰に嫌う 【少数の法則】なぜ実績のある人は時代の変化についていけないのか 【ギャンブラーの誤謬】なぜ人は根拠のない勘で判断をしてしまうのか 【直線本能】人は「明日も昨日と同じ」と信じてしまう 【ベイズ確率】平均的な確率ではうまくいかないこともある 【正規分布バイアス】「平均値」と「中央値」は違う 【計画バイアス】とにかく人は楽観的に考えてしまう 客観的な判断を行うための、すべてのビジネスパーソンの必読書。

〈週勤4日〉〈出社不要〉〈人生100年時代〉 日本マイクロソフトが明かす職場のデータ分析！ 高い成果を上げる人はどんな働き方をしているのか。 1兆ドル最強企業日本法人 × 『職場の問題地図』著者が 職場データから「成果が上がる働き方」を徹底分析。 アフターコロナに「働き方格差」時代がやってくる ・「紙」と「会議」はこうしてなくせ ・リモート勤務は「ニューノーマル」 ・信頼される/されない上司の違い 日本企業は今、「岐路」に立たされている ・コロナ禍中、本社出社率1.7%が達成できた理由 ・「週勤4日週休3日」の衝撃 ・「紙の情報」では古すぎる ・会議は「30分以内」「5人以下」 ・成果を上げる営業ほど「限られた相手」と「密なコミュニケーション」をしている ・部下からの信頼が厚い上司はメールの返信が3時間早い ・「とりあえずメール」の発想をやめる ・会議のコスト化を見える化する ・データが導く最適な「部下の数」とは

◆2018年のコーポレートガバナンス・コード改訂に対応した、役員報酬・指名制度改革に関するノウハウを体系的に解説した初めての書籍。 役員報酬設計のプロセスと進め方、選解任基準、CEOサクセッションプラン、指名・報酬委員会の設計と運用、社外取締役の選任と処遇など、様々なジャンルにわたる以下のような内容について、最新の各種データに基づいて体系的・網羅的に整理されている。 - いまさら聞けないコーポレートガバナンス。なぜガバナンス改革が必要なのか - 最適な役員報酬の決定の方法・プロセスとは - CEOサクセッションは、どのように設計・運用すれば良いのか - CEOに求められる7つの要件とは - 指名・報酬委員会はどうやって設計し、運用すれば良いのか - 社外取締役には、どのような人物を選び、いくら報酬を支払うべきか - 取締役会のダイバーシティは、本当に効果があるのか 実務の初任者から、経営陣、役員、社外取締役、社外監査役、および弁護士、会計士、コンサルタント等の各種プロフェッショナルサービスの提供者や学生まで、ガバナンス改革に興味を持つすべての方にとって最適な一冊。 ◆デロイトが実施する役員報酬サーベイの調査・分析結果がふんだんに盛り込まれた、エビデンスに基づく情報性の高い内容。 日本最大の調査規模を誇る「役員報酬サーベイ」の未公開データ・分析結果を多数収録。 - 東証一部上場企業の社長報酬は何万円か - 顧問・相談役の報酬額の実態は? 中央値は何万円か - オーナー企業の社長報酬は、そうでない企業と比較して、何万円高いか - 明文化された役員評価制度がある企業とない企業では、何万円の差異があるか - 外国人株主比率が1%高いと、社長報酬は何万円増加するか

統計を基に選手やチームを評価するセイバーメトリクスは、もはや野球界の常識となった。だが、マネーボールでそのさきがけとなったオークランド・アスレチックスは以後、一度もワールドシリーズへ進出できていない。データ分析が当たり前となった今、世界のトップたちはどのように周りと差をつけているのか？　ダルビッシュ有選手を筆頭に多くのプロや専門家から支持を集める独学の素人が、球界の最先端トレンドを明らかにする。

本書は「モダンなAIアプリを開発する」ことを目標にした解説書です。AIアプリの開発という目的を明確にし、そこへの最短経路でデータ分析を行い、分析結果をモデル化し、Webアプリケーションに組み込むことによって、プロダクトをAIアプリに昇華させるためのチュートリアルです。

※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。 戦術指南、シナリオガイド、マップ探索、データ分析など、独自調査＆独占情報で謎に満ちた映画世界を徹底攻略。迷宮の謎を解き明かすためのカギがこの一冊に！ ●システム：映画世界を探索する前に押さえておきたい基礎知識やバトルを有利に進めるための基本、ペルソナ合体の仕組みなど、ゲームシステムを詳しく解説！ ●タクティクス：パーティ編成のコツやF.O.Eの倒し方、オススメのスキル組み合わせや特別上映の攻略など、ゲーム展開で迷ったときはここをチェック！ ●マップ：映画ごとにマップの構造を完全解析。出現するエネミーや宝箱、オタカラスポットで手に入るアイテム情報などもあわせて掲載！ ●データ：サブペルソナ、スキル、エネミー、装備品、各種アイテムなど、膨大なデータを集約。知りたいデータを素早く調べられるように、検索性もバッチリ！ ●QRコード：強敵とのバトル攻略に役立つサブペルソナのQRコードを掲載！

※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。 仕事効率化の王道ワザをゼロから学び直し！ リスキリングやリカレント教育の必要性が高まっている昨今、MicrosoftのExcelに関する「学び直し」をしたいという方も多いことでしょう。 本書では、「社会人10年目」くらいの方が、必須スキルをもう一度再習得したいという要望を満たすべく制作されています。特に、Excelの中でも「仕事の効率化」に直結する「マクロ＆VBA」を取り上げています。 読者対象 ・研修等で学んだまま、10年経ってしまった ・最近のアップデートについていけてない…… ・なんとなく、我流のまま使い続けている ・リスキリングの一環として最初に手に取る1冊が欲しい Excelのマクロを使いこなすための基本、VBAの基本構文と使用例など、実務に直結するような使い方を総点検し、おさらいできるのが本書の特徴です。マクロによる自動化は、仕事の効率をグンと上げてくれる王道のテクニックです。Excelを使いこなしたい方は、本書でもう一度おさらいしてみませんか。 目次 第1章　マクロ＆VBAの基本をおさらいしよう 第2章　セルに書式設定＆編集する実用マクロ 第3章　ワークシートやブックを上手に扱うための実用マクロ 第4章　表などのデータ操作のための実用マクロ 第5章　データ分析のための実用マクロ 第6章　マクロをより実務的に使うための知識を蓄えよう 付録　VBA関数とマクロの有効化について

【2022年4月に内容を改訂しました】本書ではPythonを使ったWebスクレイピングテクニックについて解説します。いろいろなことをPythonで自動化していきましょう。日本の主要なサービスを題材に、スクレイピングでデータを取得する方法と、そのデータを元に分析や可視化していく手法を紹介していきます。スクレイピング環境の構築、スクレイピングを行うにあたって便利なライブラリの選定、ターゲットとなるWebサービスの選定、データ分析の手法など、初心者にもわかりやすく解説しています。

※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。 顧客データや売上データ、予算データなど企業内に蓄積されている大量のデータを分析する「BIツール」が注目を集めています。データの分析というと、特殊なスキルや経験を持った専任のユーザーが行うものというイメージがあるかもしれませんが、データ分析に関する特別な知識や知見がなくても扱える「セルフBIツール」の利用が増えています。 中でも、マイクロソフトが提供するPower BIは無料で利用を始められるほか、デスクトップアプリケーションやWebブラウザー、モバイル用のアプリなど、さまざまな機器でデータを確認できます。 本書は、Power BIを初めて利用する方でも、仕組みや利用方法を無理なく理解できるよう、準備編と実践編、応用編、共有編の4部で構成しています。 第1章では、Power BIの概要や機能、ツールの役割を紹介しています。Power BIには数多くの機能が用意されていますが、第1章から読み進んでいただければ、ツールの役割や機能をしっかり把握できます。 第2章ではWebブラウザーを利用してPower BIサービスにサインインする方法やアプリのインストール方法を解説しています。そして、第3章からはPower BIに用意されているサンプルコンテンツを利用して操作を紹介するので、ダッシュボードやレポートといった機能の使い方をマスターできます。 また、第4章から第6章では、CSVファイルやExcelファイルを読み込んでデータを編集し、レポートを作成する方法を丁寧に解説しました。本書のサンプルファイルを利用すれば、途中のレッスンからでも学ぶことが可能です。応用編と共有編ではデータ接続や更新、レポートを仕上げるテクニック、会社全体で利用するPower BIの有償版についても解説しているので、Power BIについて体系的に理解できるようになっています。

ＳＮＳでの誹謗中傷、自粛警察、不謹慎狩り、悪質クレーマー――奴らは何者か？　なぜ自らが正義と思い込み、他人を際限なく過剰に攻撃するのか？　「炎上はマスメディアが生み出す」「SNSは世論を反映しない」「炎上加担者はごく少数」など、気鋭の研究者がデータ分析から意外な真実を導き出す。

5万人の2年間のデータ分析でわかった「ストレスチェック」のズレとスキマを埋めるのは、日々の時間ごとの呼吸術でした。 メンタルヘルスを保つために、各企業で導入されている社員の「ストレスチェック」、実際には6割以上で、不調の初期サインが見落とされています。 というのも、社員ひとりひとりの「環境の変化」「行動の変化」による影響がすくい取れていなかったからです。 そこで、凸版印刷のグループ会社社員約5万人の2年間の調査データを、根来先生が監修して分析した結果、今のリモート生活の最大のリスクは、「社会的時差ボケ」であることがわかりました。 その知見をもとに、複数の企業とワーケーションも実施。ストレス改善のビフォアー・アフターを自律神経の変化から読み解き、心と体の両方をほぐすメソッドとしてまとめたのが本書です。 ポイントは、ストレスには「耐える力」より「回復力」の強化ということ。体を整える主軸となる、最適タイミングでの8種の呼吸術と、切り替えのスイッチとなる行動を101種、提案。 リモート時代に肝心なのは、「何をやるかよりも、いつやればいいのか」。24時間遺伝子に見合った、生体リズムを整える行動のヒント集です。

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(10) 本書の平均読了時間約17分(約10,400字) 　「データ分析の仕事は専門家の仕事」と思ったら大間違いだ。 　企業でパソコン1人1台体制が進んだその昔、ITリテラシーの重要性が叫ばれた。パソコン操作を他人任せにせず、自分で使いこなせるようになることが課せられた。 　それと同じことだ。今やデータを仕事に上手に生かすための基本的な素養「データリテラシー」を身に付けることが、ビジネスパーソンの“必修科目”になった。 　企業は、普通の社員がデータを分析し、仕事で成果を出せるようにするための工夫を凝らす必要がある。ただし、高度な分析スキルは不要だ。統計学や分析手法などの基本を教えれば十分。既に実践している企業の取り組みなどから、7つの決め技を紹介しよう。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年5月号の特集記事「高めよう!データリテラシー」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 決め技1 プロを招き少数制集団指導 演習形式で統計学を教える 決め技2 需要予測はITにお任せ 現場に提供するデータを絞る 決め技3 情報共有インフラが要 検索性を高める工夫を 決め技4 エクセルの基本を改めて学ぶ スキルの“ばらつき”をなくす 決め技5 簡単分析ツールを積極活用 知名度なんて気にしない 決め技6 データ項目を統一しよう 事前準備の重要性を“実感” 決め技7 外部のサービスを上手に使う 丸投げと過剰な期待は禁物

※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。 テレビでも人気の脳トレ第一人者が教える 右脳を鍛える１ヶ月エクササイズ！ 「脳」と「体」を同時に鍛える 31の脳トレメニューを紹介! １日１メニューで、みるみる、あなたの脳年齢が若返る！ 50代、60代にもオススメです！ 〈１ヶ月31のトレーニングの内容〉 ・暗記問題・パズル問題・漢字問題 ・発想力問題・集中力問題ほか（１日４問） ・身体を鍛える、身体を動かすトレーニング ・視力を鍛えるトレーニング ・手足の動きを鍛えるトレーニング ・声を出してしゃべり方を洗練させるトレーニング ・デュアルトレーニング（２つの動きを同時に行なう） 【著者プロフィール】 児玉光雄（Mitsuo KODAMA） 1947年兵庫県生まれ。追手門学院大学特別顧問。前鹿屋体育大学教授。京都大学工学部卒業。大学時代テニスプレーヤーとして活躍し、４年生の時、全日本学生選手権男子シングルスでベスト８に入る。1970～74年まで全日本選手権にも出場。また、1970年大阪毎日選手権で当時の全日本ランク１位の小林功選手（住友軽金属）を破る大番狂わせを演じる。カリフォルニア大学ロサンゼルス校（ＵＣＬＡ）大学院に学び工学修士号を取得。米国オリンピック委員会スポーツ科学部門本部の客員研究員としてオリンピック選手のデータ分析に従事。1982年よりプロテニスコーチ、テニススクール経営者として多くのトップジュニアを指導。過去20年以上にわたり臨床スポーツ心理学者としてプロスポーツ選手のメンタルカウンセラーを務める。また、日本でも数少ないプロスポーツ選手・スポーツ指導者のコメント心理分析のエキスパートとして知られている。日本スポーツ心理学会会員。

「戦争の原因には何があるのか」「国際介入の効果とは」「民主主義と平和は関係があるのか」「戦争を予測することは可能か」……。本書は、国際政治学の最前線の成果を生かして科学的に国家間戦争や内戦を論じ、多くの疑問に答える。そして緊張を増す東アジアの現状を踏まえ、日本の安全保障などの展望も示す。歴史やイデオロギーから一定の距離を置き、データ分析から実証的に国際情勢と戦争の本質に迫る試み。

※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。 （目次より）●「強い官邸には強い独立機関が必要だ」牧原出（東京大学教授）●鼎談「責任から逃げる大臣、独走する官邸官僚　官を酷使する「政治主導」の歪み」清水真人（日本経済新聞社編集委員）×牧原出×松井孝治（慶應大学教授）●「議院内閣制の変容と『忖度』竹中治堅（政策研究大学院大学教授）●「『安倍一強』のデータ分析　内閣人事局は何を変えたのか」曽我謙悟（京都大学教授）●「官僚バッシングと威信の低下」中野雅至（神戸学院大学教授）●対談「若手は役所の『小粒化』に満足するな」鈴木寛（慶應義塾大学教授）×朝比奈一郎（青山社中筆頭代表CEO）●「公文書管理先進国・英国から見た日本」小林恭子（在英ジャーナリスト）

【無料トライアル版発刊に向けて　三木雄信】本書のタイトルの「数値化」というワードに“苦手”を感じられて手に取ることをためらってしまったという方々のために、電子書籍限定で「無料トライアル版」を配信いたします。　《収録内容》1.孫正義氏も納得する資料作りのコツとは？（通常版未収録です）　2.はじめに　3.第一章 なぜ「数値化」すると生産性が劇的にアップするのか　4.問題解決に絶対役立つ「データ分析・七つ道具」のうちの一つ「プロセス分析」　仕事で何か壁にぶつかったら、「問題を分けて、数えて、分析して、解決策を実行して、その結果をまた数字で検証する」というサイクルを回してみてください。きっと今までとは違う風景が見えてきます。まるでゲームをクリアするように「解決できた！」という達成感を一度でも体験すれば、数字というツールがどれほど心強い味方かを実感できるでしょう。これまで「数字はどうも苦手で……」と敬遠してきた人ほど、その効果は大きいはずです。そしてもし、もっと読んでみたい！　と感じて頂けましたら、『すごい「数値化」仕事術』本編をどうぞご覧ください。お待ちしております。

データ分析の手法の一つ「スパースモデリング」の扉を開く一冊！ 【推薦の言葉】 「スパースモデリングの応用の広さを知り、 実際のデータ分析に活用できるようになります」 ――滋賀大学 データサイエンス学部 教授 河本 薫氏 「実際の現場で重要となる考え方や実装方法を中心に、 現代風に書き下ろしていることから、 今の時代に必要とされる書籍であること間違いなしである」（序文より） ――東北大学 大学院情報科学研究科 情報基礎科学専攻 教授 大関 真之氏 【本書の内容】 データ分析の手法の一つとして注目されているスパースモデリング。 本書はスパースモデリングについて、なるべく複雑な数式は使わず、 原理の説明から、実際のデータに対してどのように適用していくかまでを 紹介する書籍です。 スパースモデリングを活用して企業の問題解決に貢献してきた 株式会社HACARUSのメンバーが、Pythonコードを交えながら解説しています。 本書を活用することで、スパースモデリングがどのようなところに有効で、 実際にどのように使えばいいのかという勘所がつかめます。 【目次】 第1章　機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景 第2章　スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場 第3章　Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法 第4章　スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成 第5章　スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像 第6章　最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso 第7章　スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合 ※本電子書籍は同名オンデマンド出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 見積書、報告書、データ分析もカンタン 私も３時間でExcel達人になれた！ ITオンチでも大丈夫！ 顧客リストや担当割、業務報告書、送別会の取りまとめ、 イベントの担当表、目標達成の振り返り、ほか テンプレートでラクラク作成できる。 【著者紹介】 斎藤栄一郎 (さいとう・えいいちろう) 翻訳家・ジャーナリスト。1965年生まれ。早大卒。主な訳書に『イーロン・マスク　未来を創る男』『ビッグデータの正体』『THINK LIKE ZUCK マーク・ザッカ―バーグの思考法』『結局は上司との関係が9割以上』(以上講談社)、『マスタースイッチ「正しい独裁者」を模索するアメリカ』(飛鳥新社)。 小澤啓司(おざわ・けいじ) 1964年生まれ。早大卒。金融・財政分野の専門誌の編集記者などを経て、いくつもの雑誌創刊に携わり、パソコン活用誌の編集長を歴任。現在、フリーランスのライター・エディターとして、経営・ビジネス・IT分野、および食・住や家庭菜園の分野を中心に活動している。 【目次より】 第１章◆あってよかったテンプレート 第２章◆部下の面倒はおまかせ 第３章◆“デキる”部長と尊敬のまなざしを注がれる 第４章◆エクセルは家でもこんなに使えるの？ 第５章◆テンプレートを便利に使うためのヒント集 /ほか

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 いま必要とされるデータサイエンスの素養がしっかり身につく一冊。 さまざまな場面で入手できるデータを価値に転換することが、データサイエンスの目的です。データサイエンスという言葉は、ビジネスやアカデミーを問わず、いまや多くの場面で聞かれるようになり、それだけ重要性が高まっている概念といえます。本書は、データサイエンスを理解し実践したいと考えている方に必要とされる、データサイエンスの素養がしっかり学べる一冊です。 データサイエンスは、統計的、計算的、人間的という3つの視点の有機的結合という一面があるといわれます。本書では、データ分析に必要な統計学や関連する数学を丁寧にフォローし、確率・統計的な考え方が自然に身に付くよう配慮しました。また、データを適切に処理するための計算法は、プログラミング言語としてRを用いつつ、近年注目度の高い機械学習を含む具体例を通して納得しながら理解できる構成です。さらに、データの前処理から分析結果のプレゼンテーションまでの過程には人間が関わるという観点で、データを取り扱ううえで心がけるべき倫理的側面も扱いました。 なお、本書は「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」、「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した授業の副読本・参考書としてもご利用いただけます。 第1章　イントロダクション 第2章　Rの基礎 第3章　データの記述・可視化 第4章　関連と因果，データ分析における注意事項 第5章　データ倫理 第6章　確率 第7章　確率分布 第8章　標本分布と中心極限定理 第9章　点推定・区間推定・仮説検定・p値 第10章　機械学習の基礎 第11章　回帰モデル 第12章　分類 第13章　ベイズ線形モデル 第14章　決定木とアンサンブル学習 第15章　スパース学習 演習問題略解 参考文献

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 Issue 16 ビッグデータ分析ビジネス―その可能性と課題 IT Initiativeは、「ITとビジネス、経営をつなぐ」をテーマに年4回発行するコントロールドサーキュレーション雑誌です。毎回、企業のIT部門、有識者の方のインタビューや、エンタープライズIT関連の特集テーマにそった技術やソリューションの紹介をおこなっています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。

※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。 Access 2019の基本的な操作をマスターされた方が、一歩進んだデータ分析や実用的なデータベースアプリケーション作成の応用的な操作を学ぶためのテキストです。 リレーションシップの活用方法、さまざまなクエリを使用したデータの操作と分析、より高度なフォームやレポートの作成、マクロによる作業の自動化機能などを、サンプルデータを操作しながら身に付けることができます。各章末には、その章で学んだ内容を確認するチェック項目と復習問題があります。また、巻末の総合問題で習熟度を確認できます。 ※Office 365をご利用のみなさまへ 本書は2018年10月時点までにOffice 365に追加された機能や変更点に対応しています。Office 365をご利用のかたは本書をご購入ください。 ※実習用データはダウンロードしてご使用ください(CD-ROMは付属しません)。

※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。 Access 2021の基本的な操作をマスターされた方が、一歩進んだデータ分析や実用的なデータベースアプリケーション作成の応用的な操作を学ぶためのテキストです。 リレーションシップの活用方法、さまざまなクエリを使用したデータの操作と分析、より高度なフォームやレポートの作成、マクロによる作業の自動化機能などを、サンプルデータを操作しながら身に付けることができます。各章末には、その章で学んだ内容を確認するチェック項目と復習問題があります。また、巻末の総合問題で習熟度を確認できます。

ビッグデータ分析、統計学、AI、機械学習の基礎理解と「使いこなし」を世界的総合コンサルティング企業のアクセンチュアのプロフェッショナルが徹底解説！ 本書は世界的なコンサルティング会社「アクセンチュア」のデータサイエンティスト工藤卓哉氏、保科学世氏を中心に、同社の専門チーム「アクセンチュア アナリティクス」のメンバーが、企業の実務家向けにデータ分析の考え方と具体的な実践手法を解説した本です。 第一部の「データアナリティクスの基礎」編ではアナリティクスのビジネス背景を業種向けに解説し、必要となる統計学の基礎的な考え方、課題の定義や立案の方法を紹介。第二部の「データアナリティクスの実践」では、機械学習や人工知能、ディープラーニングの動向とアナリティクスの関係を掘り下げ、ビジネス上必要となる、それぞれの分析手法を、無料ソフトウェアの「R」のパッケージやWebによる分析サービスなどを用いて、手を動かして実践するところまでを解説しています。 データアナリティクスの基礎から実践までを、専門家だけではなくビジネスパーソンが体系的に理解し、実践するための格好の定番書です。 ◎内容（抜粋） 【第一部】 ・データサイエンスが作り出すビジネス革新 ・分析で必須となる一般的な統計知識 ・課題の定義、仮説立案 ・データ収集・加工 ・システム処理基盤 【第二部】 ・機械学習とは ・アソシエーション分析 ・クラスター分析 ・決定木分析 ・経路探索、R言語と地図データによる実行 ・協調フィルタリング ・H2Oでディープラーニング ◎こんな方にお勧め ・データ分析などで課題解決をおこないたいビジネスパーソン ・データを収集・分析から事業立案をおこなおうとする事業開発部門、戦略部門の方 ・データ分析基盤や分析フローをつくるIT担当、情報システム関連の方 ・データ分析を普及したい教育担当の方 ・データ分析の基礎を習得したい学生の方 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 Azure上での、OpenAI APIを使い方を身に付ける！ 本書は、Microsoftが提供するAzure OpenAI Serviceを使って、大規模言語モデルを使ったプログラミングの基礎から、目的に応じたさまざまな設定方法、Webアプリケーションでの利用方法までを解説します。 「チャット」「入力候補」「イメージ生成」「Embedding（分類や類似性の算出）」「微調整（ファインチューニング）」などのプログラミング方法を解説します。 Chapter1 OpenAIとAzure Chapter2 OpenAI Studioを利用する Chapter3 チャット（ChatCompletion）を活用する Chapter4 イメージ生成（DALL-E）とOpenAI API の利用 Chapter5 Embeddingと微調整 Chapter6 Webアプリケーションから利用する Chapter7 OpenAI Studio以外のAI Studio 日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iPhoneとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。 ・ 近著：『Python Django 4 超入門』『Node.js超入門 第4版』『Spring Boot 3 プログラミング入門』『Rustハンズオン』（秀和システム）、『Python/JavaScriptによるOpen AIプログラミング』『Clickではじめるノーコード開発入門』（ラトルズ）、『R/RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析』（マイナビ出版） ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

Azureの全体像がよくわかると大好評の『Azureテクノロジ入門』に、最新版が登場! 今回の改訂では旧版発行後の最新情報を反映させただけでなく、IoT、AI(人工知能)、ML(機械学習)、データ分析、コンテナーといった、注目の分野の情報、開発者向けの情報を拡充しました。Azure初心者のすべての技術者の皆様に、Azureを知るための「はじめの一歩」としてお勧めします。 「はじめに」より 『Azure テクノロジ入門 2018』の出版からの1年で、Azureはさらに進化を遂げており、多くの機能改善や新機能の追加が行われました。Azure Kubernetes Service(AKS)、Azure Container Instances、Azure Database for MySQL/PostgreSQL、Azure DatabricksなどのAzureサービスが一般提供(GA)になっただけでなく、一般提供(GA)済みのAzureサービスの機能強化も着々と進められてきました。 Azureに関心を寄せる方が引き続き増えていることも後押しとなり、本年も出版の機会を作ることができました。 昨年に引き続き本年も、Azure初心者に向けて「Azureはどんなことができるのか」「Azureを知るにはどこから始めればよいのか」をつかんでもらうことを目指しています。 読者の皆様から頂いたフィードバックをもとに、昨年の内容から変更のあった部分のアップデートにとどまらず、よりわかりやすく内容を更新しつつ、新発表のサービスまでカバーしていきます。

「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。

成田修造氏（起業家・エンジェル投資家）推薦！ 「自社のビジネスに経済学の知見を取り入れてない会社は、オワコン化するかも。未来へのヒントを得たいなら、まずこの本を手に取ろう」 ビジネスの悩みに応える武器としての「経済学」！ ○本書で取り上げる先進企業５社 ・サイバーエージェント 　経済学で自社サービスを改善。企業価値向上へ 　　［キーワード］因果推論、効果検証、マッチング理論、情報の非対称性の解消 ・AppBrew（LIPS） 　経済学に裏付けられた「信頼」と「ユーザー満足度」 　　［キーワード］データ分析、データ補正、レーティング ・Sansan 　業務改善から自社プロダクト開発まで　幅広い活用法 　　［キーワード］ＣＲＭ（顧客関係管理）、Ａ/Ｂテストの効果的使用法 ・デューデリ＆ディール 　収益最大化・同業他社との差別化に経済学を活用する 　　［キーワード］オークション理論、情報の非対称性の解消、属人的ノウハウからの脱却、ＣＲＭ ・デロイト トーマツ 　顧客との信頼形成、課題の明確化と企業価値向上のための経済学 　　［キーワード］課題の言語化、ＥＢＰＭ（エビデンスに基づく政策立案）、ＥＳＧ

Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説 本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、MLflow、Delta Lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびDelta Lakeを使いこなすための解説を行います。 本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。 ・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習 ・Spark の操作とSQLエンジンの理解 ・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続 ・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実行 ・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築 ・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化 ・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け ・［日本語版オリジナルコンテンツ］LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践 ※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 Apache Sparkは、大規模データ処理のための高速かつ汎用性の高いエンジンです。開発・利用が簡単で機能も豊富なことから幅広い分野で利用されています。本書は、アプリケーション開発プログラミングの経験者を対象に、Apache Sparkを使うための基礎知識から各機能の実装方法、商用システムで利用する場合の留意点などを解説した入門書です。データ分析プラットフォームの考え方から集計・機械学習分析のアプリ開発までわかります！

AWSのサービスはこう組み合わせる！ 大事な業務システムの作り方 “定番”ともいえる14パターンの業務システムについて、Amazon Web Servicesのサービスの選び方、組み合わせ方を解説します。業務システムのように複雑な仕組みを構築するには、AWSの特性を十分理解してインフラを設計する必要があります。そうしたAWSを使った業務システム設計の勘所を、パターン別に分かりやすく説明します。 本書はWebシステム、ストレージシステム、データ分析システムといったテーマごとに、AWSのサービスを組み合わせて、特定の要求を満たすシステムを作るための「設計パターン」を解説します。2016年6月発行の「Amazon Web Services 定番業務システム12 パターン設計ガイド」を基に、「マイクロサービスの運用基盤」「AIとIoT」の2パターンを追加し、全体を通して加筆・修正・再構成しました。AWSの最新サービスに対応しています。 基本的なパターンから入り、徐々に応用的なパターンへと深く説明していきます。例えばWebシステムでは、仮想サーバー1台の単純な構成のWebサイトの設計方法から、性能や可用性の要件が厳しい場合の設計パターンまで紹介します。 後半では、仮想サーバーを使わない“クラウドネイティブ”なシステム、AWSをフル活用してアプリケーションの高速開発、オンプレミス環境と連携動作させる“ハイブリッドクラウド”など応用的な設計パターンも解説します。 クラウド初心者からベテランまで、AWSを使ったインフラ設計のあらゆる局面に役立つ一冊です。

※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。 今やコンピュータサイエンスやデジタル技術に関する知識は〈これから〉の時代を生きていくすべての人に必要なものになりました。この全５巻のシリーズは、まるで紙面上で実際に授業を受けているような感覚が味わえる、読みやすくて楽しい入門書です。シリーズ第４巻は、アルゴリズムの基本的な考え方と種類、データ構造やさまざまなデータ分析の手法のほか、機械学習やニューラルネットワークについて学びます。

※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。 図解イラストで楽しくわかる、アルゴリズムのしくみと、主要言語での書き方 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 第1章　アルゴリズムってなに？ 第2章　いろいろなプログラミング言語 第3章　データ構造とアルゴリズムの基本 第4章　簡単なアルゴリズム 第5章　サーチアルゴリズム 第6章　ソートアルゴリズム 付録 ●森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学、大阪芸術大学で非常勤講師、プログラミングスクールコプリの講師などを行っている。 著書に『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（以上、マイナビ出版）、『Python1年生 第2版』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python自動化簡単レシピ』『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（以上、翔泳社）、『そろそろ常識？ マンガでわかる「正規表現」』（シーアンドアール研究所）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）などがある。 ●まつむら まきお マンガ家・イラストレーター マンガ作品『ルナパーク』（青心社）、『いろいろあるのよ』（朝日新聞社）、『ビスキィの冒険』など。 『おしえて!! FLASH』など、パソコン関係の書籍イラスト、記事を多く手がける。 成安造形大学イラストレーション領域教授。

※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。 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできません。 川が地中化（暗渠化）されて橋の使命は終えたのに、 いまだその姿を留めている橋がある。 それを「暗橋（あんきょう）」と呼ぼう。 明確な暗渠だけじゃない、思いもよらぬ場所に 「橋の痕跡」があったりする。 なぜ残されたのか。 なぜ残されなかったのか。 暗渠をたどって浮かび上がってきた、 橋と川を見つめる人たちの思い、橋自身の物語。 23区に存在する暗橋は数千本。 あなたの身近なところにも、暗橋は、きっとある。 【主な内容】 ●暗橋散策モデルコース＜渋谷・銀座・浅草・深川＞ ・パワーの源泉を探る　渋谷川さんぽ ・銀座で橋づくし銀ブラさんぽ ・ぐるり浅草・暗橋さんぽ ・人情のまち深川でメタリック暗橋さんぽ ●東西南北暗橋探訪＜葛飾・北烏山・六郷・板橋＞ ・東　葛飾区・平和橋通り　暗橋ドラゴンクエスト ・西　北烏山 暗橋密集地帯を行く ・南　六郷用水　ゴージャス暗橋さんぽ ・北　板橋区、北端に埋もれる宝物を探しに ●23区 勝手に暗橋コンテスト ●暗橋が秘めるものがたり ・橋の始まりと祈り　渡り初めと橋供養 ・最も多くのものがたりを持つ橋、数寄屋橋 ・なみだ橋とは何か ・橋の保存と願い ●暗橋と名前の謎、残り方や名前のデータ分析！ ・橋の名は、こんなふうにできている ・こんな橋の名が多かった ・橋の名付けかたあれこれ ・記号橋の順序 ・23区暗橋分類 ・分類からこぼれ落ちる暗橋たち

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 図を多用したAHPの入門書!! 　本書は、アンケート調査によるデータ分析をもっと身近に、またこれからデータ分析を気軽に始めてみたい、さらに問題解決のための意思決定を科学的手法に基づき自分でおこなってみたいと考えている方に提供する1冊です。 AHPは、米国のピッツバーグ大学の教授であった故T. L. Saaty氏が1971年に考案した数理分析手法で、物事の意思決定や順位決定、評価分析などに使われている手法です。定量的な数値を利用した分析から、数値化が難しい、曖昧な評価についても数値化して、取り込むことが可能な分析モデルです。 <主な特徴> ・AHPありきでなくAHPならではの活用方法を解説 ・わかりにくい用語を図解で解説 ・数式の苦手な人でも手法をわかりやすく解説 ・市場調査アンケートから分析まで1人でできる。 第1章　AHPってなに? 第2章　アンケート調査とは 第3章　電卓でウェイトを計算 簡易計算法1 第4章　電卓でウェイトを計算 簡易計算法2（幾何平均法） 第5章　さまざまなAHPの使い方　複雑な状況下での適用 第6章　発展型のAHP 第7章　アンケート調査とAHP

多くの人は、オークションに出品された有名な絵画の落札額に驚愕したり、困惑したりしたことが少なからずあるはずだ。なぜ人びとは困惑するのか？　その根源には、値段が付けられる「プロセス」の不透明さがある。 　本書では、アート市場という特殊な交換の場におけるゲームのルール、「意味の交換システム」の存在を明らかにする。そして、経済学的理論モデル、インタビュー、データ分析、さらに参与観察などの社会学的方法を用いて、その特徴を分析していく。 　経済学では、商品の値段は単なる値だが、それは芸術家とその作品に「象徴的意味（信頼・名声など）」をもたらすだけでなく、アート市場の根幹をなすものでもあるのだ。 ◆目次 　まえがき 序章　　イントロダクション――アートの価格は単なる数字ではない―― １章 アート市場の構造――芸術はいかに商品化されるのか―― ２章 意味の交換――支援と感謝の気持ちを交換する―― ３章 後援者VS便乗者――ギャラリーとオークションはなぜ相容れないのか―― ４章 価格の決定要因――統計分析からみるアートの諸要素と価格の関係性―― ５章 値付けの技術――ディーラーは実際にどのように価格をつけるのか―― ６章 価格の物語――価格はどのように正当化されるのか―― ７章 価格の象徴的意味――価格に込められた意味を読み解く―― ８章 結　論――価格が私たちに語りかけること―― 付録A／インタビュー質問票　　付録B／インタビューサンプルの解説 付録C／美術品価格の記録　　　付録D／美術品価格のマルチレベル分析 　参考文献　　索引

※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。 R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！ 本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。 「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」 そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。 本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。 （興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています） 続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。 3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。 4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。 5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。 7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。 8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。 9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。 ★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！ フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。 ★本書のスクリプトデータ付き 書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。 ★特典PDF付き 本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。 ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。 Chapter 1 Rの環境を整えよう Chapter 2 値・変数・制御構文 Chapter 3 複雑なデータの扱い方 Chapter 4 データフレームとデータアクセス Chapter 5 plotによるデータの視覚化 Chapter 6 その他のグラフ機能 Chapter 7 統計処理の基本 Chapter 8 データ分析の基本 Chapter 9 回帰分析と予測 ★特典PDF付き（地図へのデータ描画） 日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iOSとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。 ・ 近著：「Spring Boot 3 プログラミング入門」「C#フレームワーク ASP.NET Core入門.NET 7対応」「マルチプラットフォーム対応 最新フレームワーク Flutter 3入門」「見てわかるUnreal Engine 5 超入門」（秀和システム）、「Google AppSheetで作るアプリサンプルブック」「AWS Amplify Studioではじめるフロントエンド+バックエンド統合開発」（ラトルズ）、「もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門」（マイナビ出版） ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

データ分析によって価値ある意思決定につなげたいと考えるのがデータ分析者の本分ではないでしょうか。ところが「データ分析」を行うためには，さまざまな工程を経ることになります。データ分析に携わったことのある方であれば身に覚えがあるでしょう。 ExcelのGUI操作，可視化の設定，レポート，他ツールとの連携などで発生する繰り返し作業を減らすための手間を惜しんではいけません。これらの工程で発生する手作業を無自覚に受け入れることは，本来取り組まなければならない「分析」の時間を無駄にすることと同じです（1回の業務が5分短縮できたとしましょう。1年で300回同じ作業が発生したとしたら，1500分＝25時間。約1日です。この時間で何ができるでしょうか？）。​ あなたがRを利用していれば（これからRをはじめるという方も）ラッキーです。Rの豊富なパッケージを利用することでデータ分析のワークフローを効率化できます。本書は以下のような構成で，単純な作業をプログラミングによって自動化する方法を解説していきます。 1章 R環境の準備と基本操作 2章 Excel・CSV・TSVファイルの読み込みとデータ整形 3章 グラフ描画の基本と応用 4章 HTML・Word文書への出力と分析結果の共有 5章 Googleサービスとの連携 6章 Web上のデータ取得とWebブラウザの操作 7章 データフローの整理と定期実行 Excel操作，グラフ描画，レポート，Googleサービス連携，スクレイピングなどデータ分析に欠かせない工程が，本書の内容によって効率化できるかもしれません。Rでなんでも完結してしまいたいというR愛にあふれる執筆者が集まり，便利なパッケージの使いどころを解説していきます。 Rを使って自動化／効率化への第一歩を踏み出しましょう！

※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。 R言語によるデータ分析をはじめてみよう! この本は、初心者向けのR言語の入門書です。 R言語はデータ分析に秀でたプログラミング言語です。もちろん無料で使えます。 この本では、R言語の初歩と、データ分析の基本を解説しています。 Tidyverseと呼ばれる「データ分析の生産性を上げてくれる便利なパッケージ群」の解説もしています。 【特徴】 ・基礎から順にステップアップするので、初心者でも読みやすい ・「3行で終わる短いプログラミング事例」を豊富に紹介 ・難易度マークがついているので、難しい箇所は飛ばしながら読める ・巻末にRリファレンスがついているので、読み返しやすい 【内容】 第1部【導入編】Rを始める 第2部【初級編】Rによるデータ分析の基本 第3部【中級編】長いコードを書く技術 第4部【応用編】Tidyverseの活用 参考文献 索引 Rリファレンス

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 御社のビッグデータから　隠れた“X(宝)”を見つけ出せ! 2013年以降、企業内部で肥大化したビッグデータ(構造化されてない大量のデータ)を利用する動きが活発になってきています。大量のデータを分析することで、ビジネスで言えば商品の売れ筋やトレンド情報の把握、予測などに役立てることができます。 本書は無料で利用できるRという統計ソフトを用いて、ビジネスの現場で役立つ専門的な統計分析について解説した書籍です。Part1では、Rの使い方の基本について、Part2では統計分析の基本を、Part3ではサンプルを元にした本格的なビジネス統計データ分析手法について解説します。全体を通して、入門的な要素を押さえつつ、本格的な分析手法まで丁寧に解説しています。 これ1冊で、ビジネスの現場で活用できる本格的な統計データ行うことができます。またどの業界の方でも入りやすいように身近なサンプルを元に解説します。数式や分析手法など、つまづきやすい部分については適時コラムなどで解説します。なおRは最新の3.Xに対応しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

ビジネスパーソンに向けた，脱Excel，プログラミングの入口につながるRでのデータ分析入門書！ 日々の仕事の中で，こんな作業はありませんか？ 表データに決まった手順でフィルターをかけて，それをグラフにする 複数のExcelファイルを1つのExcelファイルにまとめる 定型のPowerPointを作成する 単純なデータの加工や集計はExcelで事足ります。ただ，複雑な処理や繰り返しの処理が必要となったときには，より高度な関数やマクロを使いこなす必要が出てきます。 本書はマクロを含め，プログラミングにまったくふれたことがない人を対象に書かれています。Rの本としては珍しく，数式も統計学も出てきません。文系出身の普通のビジネスパーソンでも，普段行っているデータの加工がより楽に，効率的にできるようになります。 Rは，統計処理に特化したプログラミング言語と言われています。1990年代に作られて以降，統計だけでなくさまざまなところで利用されています。 表形式のデータを自由自在に加工・集計できる機能も含まれており，プログラムを書いてデータを取り扱うことができるというその性質から，ルーチンワークやたくさんのデータを処理する際に使われてきました。その便利さは，Excelの比ではありません。 本書は，オンラインコースのUdemyでベストセラーとなっている著者の人気コース「医師が教えるR言語での医療データ分析入門」をベースとし，Excelでのデータ加工と集計に特化して作成されました。オンラインでのレクチャー同様，「語りかける」ように解説します。 著者は企業の産業医をするかたわら，データの処理や分析を行ってきました。その中で，Excelより効率的にデータの加工・分析ができる，Rと出会いました。Rを普及させたい！ そんな思いで本書を執筆しました。 Excelより効率的にデータを加工して，周りと差をつけたい。プログラミングに興味あるし，実務にも生かしてみたい。そんなあなたに，本書は最適な導入となるはずです。

リアルタイムで変化する、状況・思考・感情を捉える！ 経済学向けの入門書にはない「心理学」のための具体例を紹介！ ●人々のSNS投稿から睡眠時間の周期を調べる ●気分と活動量の経時的な変化を捉える ●行動が変化する瞬間を見つけ出す もちろん、Rの基礎からサポート。 サンプルコードも豊富ですぐに試せる！ 心理学研究者、必携の入門書！ （まえがきより抜粋） 本書は、「心理学の研究テーマで時系列データの分析をしてみたい」と考えている方に向けた入門書です。人間の行動や認知を時系列的に捉えたデータを収集・分析してみたいものの、どんな分析方法があるのか見当がつかなかったり、時系列データ分析にはどのような注意点があるのかがわからなかったりする方々への、最初のガイドになるよう心がけました。 心理学の研究をしていれば，ある瞬間だけを切り出したデータではなく、日常生活の中で刻一刻と変化し続ける人間の行動や認知を捉えてみたい、と考えることがあると思います。私自身も、人の一生分の行動データをすべて集めることができたらどんなに楽しいだろう、と夢想することがあります。現在では、スマートフォンなどのデバイスを使えば、人間のその時々の状況や思考、感情、行動などをリアルタイムで記録することも難しくはなくなってきました。時系列データを収集するハードルは、かつてないほど下がっているといえるでしょう。 一方で、時系列データを分析するための方法論は、どこから手を付けていいのかわかりにくいものです。がんばってコツコツとデータを集めてみたものの、時系列のリッチな情報をうまく活用できず、そのままお蔵入りになってしまうこともしばしばです。 本書の目標は、せっかく測定した貴重な時系列データをお蔵入りにしてしまわないことです。そのために、本書では移動軌跡や体の動き、SNS の書き込みのように、できるだけ人間の具体的な行動のデータを取り上げました。 （目次） 第1章　心理学と時系列データ分析 第2章　時系列分析の基本操作 第3章　時系列の回帰分析 第4章　RStanによる状態空間モデル 第5章　時系列データ同士の関係の評価 第6章　多変量時系列データの要約

金融データ分析を行ったり、モデル駆動のトレード戦略を構築するクオンツやトレーダーたちは、毎日どういったことをやっているのだろうか。 　本書では、クオンツ、講演家、高頻度トレーダーとしての著者の経験に基づき、プロのクオンツやトレーダーたちが日々遭遇するさまざまな問題を明らかにし、それを解決するための分かりやすいＲコードを紹介する。 　プログラミング、数学、金融概念を使って簡単なトレード戦略の構築と分析を行うことに興味のある学生、研究者、実践家たちにとって、本書は素晴らしい入門書になるはずだ。分かりやすく包括的に書かれた本書は、データの調査や戦略の開発を行うにあたり、人気のＲ言語を使えるようにすることを主眼としたものだ。 　本書では、基本的なトレードの概念と、クオンツやトレーダーたちが拠って立つ数学、データ分析、金融、プログラミングを分かりやすく説明していく。各ケーススタディーは、読者の記憶に残りやすいように、細かくモジュールに分けて説明する。各章は数学、金融、プログラミングをバランスよく含み、統計、データ分析、時系列の操作、バックテスト、Ｒ言語によるプログラミングといった多岐にわたる題材をカバーしている。 　本書は、非常に読みやすいながらも、各題材を徹底的に掘り下げているので、ガイドブックとしても便利に使える。本書を読み終えるころには、クオンツトレード分野の学術研究者や実践家たちが使っているＲ言語と関連するパッケージに関する知識が身についていることだろう。

本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で、「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは？」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など、ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント、さらにRとPythonを利用し、データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析、機械学習を学び、現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした増補改訂版で，「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは？」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など，ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント，さらにRとPythonを利用し，データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析，機械学習を学び，現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 RとPythonで統計学を実践的に学ぶ！ 　本書はRとPythonを使って，統計学の基礎を実践的に学ぶテキストです． 　近年，IoTや人工知能ブームなどに代表されるように，人が日々扱うデータは増え続けています．データの量・種類が増えるにつれ，ただ闇雲にツールを使って分析するだけではなく，なぜその手法を使うのか，結果から何を読み取るのかなどといったことがポイントになってきます． 　このポイントを正しく理解し，適切にデータ分析を行うには十分な統計学の知識が必要になってきます．しかしながら統計学の土台は数学であり，数学に苦手意識をもつ方にとって純粋な統計学の教科書はハードルが高いと思われます．また，平易な参考書においても，結局のところ手元のデータをどうすればよいのかといったところで，また一つ壁があります． 　そこで本書は，データ分析に優れた環境であるRと，機械学習など大規模なデータ分析に定評のあるPythonによるプログラミングを通して統計学を解説します．統計学を学びたい，データを分析したいというエンジニアや学生に向けて，数学的な壁を取り払いつつ，実際にデータを分析するための統計学の知識を提供します． 第1章　データ分析と統計が注目される理由 第2章　基本統計量を知る 第3章　よく使われる分析手法を知る 第4章　確率の基本と推定を知る 第5章　検定の手法を知る 第6章　将来を予測する 付 録　数学知識の復習

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Rによる実践と分析のセオリーを把握 数学の苦手な文化系の学生，実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス（統計学）の入門書です。計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。 実際の課題（研究課題）を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ（考え方）と類題といった構成で解説することで、目的（テーマ）に応じた分析の流れを学ぶことができます。 【このような方におすすめ】 ◎卒論・修論，仕事で推測統計を使ったデータ分析を試みている文系の学生・実務者 ○文系研究者でデータ分析を使ってみたいと思ってる人やその予備軍 【主要目次】 準備 Chapter 0　Rはじめの一歩―これだけで使えるR― 第1部 Chapter 1　グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う― Chapter 2 　統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定― Chapter 3　同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEIC のReading とListening はどちらが難しいのか― Chapter 4　異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか― Chapter 5　サンプルの小さい外れ値のある二条件（群）を比較する―電話をかける頻度に性差はあるか― Chapter 5 発展　三条件（群）以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか― Chapter 6　二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関― 第2部 Chapter 7　2×２のクロス集計表を分析する―ボディランゲージは聞き手の理解を促進するか― Chapter 8　名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校の時に好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか― Chapter 8 発展　名義変数間の関係性を２次元で表現―対応分析－ Chapter 9　テキストマイニング―パートナーに求めるもの― 第3部 Chapter 10　同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科嫌いは小中高のどこではじまるのか― Chapter 11　二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEIC リスニングのスコアはどうすれば上がるのか― Chapter 12　複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか― Chapter 12 発展　説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か― Chapter 13　変数に共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを相手が受け止めてくれたと感じる言葉とは― Chapter 14　人をグループに分ける―大学入学の動機によって人を分類してみる― 類題の解説・解答 参考図書 別表

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 教育現場のデータを活かすために！ 　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。 　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。 　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。 　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。 【準備編】 第1章　Rの使い方 【基本編】 第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい 第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい 第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい 第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい 第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい 第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい 【発展編】 第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい 第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい 第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい 第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい 参考文献 索引

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか?! 極値統計学とはデータからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか知るための学問です。 　本書は統計学の基礎、Rの基礎から始め、極値統計学の理論とシミュレーションを実践することが出来ます。特に数理統計学で分析できない内容、コンピュータを使ったデータ分析が必要なため、データサイエンティストやSEなどにも役立つものです。 第1章　概要 第2章　統計の一般論 第3章 　Rの基本 第4章　極値統計の基本 第5章　極値統計法の推定法 第6章　ブロック最大データと上位r 個データ GEV モデルとrGEV モデル 第7章　閾値超過データ 一般パレートモデルと点過程モデル 第8章　時系列データ 第9章　極値理論の数理 第10章　補遺

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 政治現象をRで統計分析する!! 　本書はR を使った計量政治学の入門書です。計量政治学とは政治現象の数量データ分析を行うことで、例えば選挙における投票率を調べ、政治的要因によって予算がどれだけ歪曲されたかを推定するなど、政治における仮説を統計学的に検証することです。 　主な特徴は、(１)各章ごとに練習問題を設けているので、基本的に読者が独学独習できるように設計されている、(２)計量政治学に関する論文を仕上げるのに必要な内容を15 回の授業で網羅しているので、計量政治学を授業やゼミで教えたいと考えている教員にとっても使いやすいよう工夫している、などです。 第I部　リサーチデザイン 第1章　計量政治学とは 第2章　研究テーマの選び方 第3章　理論と仮説 第II部　Rを使った計量分析の方法 第4章　R の使い方 第5章　R によるデータ操作 第6章　記述統計とデータの可視化・視覚化 第7章　統計的推定 第8章　統計的仮説検定 第9章　変数間の関連性 第10章　回帰分析の基礎 第11章　回帰分析による統計的推定 第12章　回帰分析の前提と妥当性の診断 第13章　回帰分析の応用 第14章　交差項の使い方 第15章　ロジスティック回帰分析

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 回帰分析の「正しい」使い方をRで徹底解説！ Rコードの記法を更新し、プログラミングマニュアルとしての側面を強化した第２版登場！ 機械学習や計量経済学を含むデータサイエンスの重要性がますます高まっている中、本書は「因果分析」を中心テーマに据え、関連する内容がこのテーマに収まるように構成し、経済学を中心とする社会科学における回帰分析の「正しい」使い方を徹底解説するものです。 テーマを回帰分析による因果分析に絞り込むことで、高校数学程度の知識でも理解できるよう必要とする数学を最小限にとどめ、また多くの分析例に加えて、多数の例題および解答・解説を収録します。さらに用いられる数学・統計学については、適度な難易度の説明とともに、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を多く盛り込みます。 また、巻末の付録には、統計処理言語Rのダウンロード方法などを掲載することで、プログラミングマニュアルとしても使用できるよう構成しています。 第２版では、Rコードの記法を更新し、実データを用いたより実践的な演習を多く追加することで、プログラミングマニュアルとしての側面を強化しています。 Part I　基礎編 第１章　回帰分析の目的 第２章　統計の基礎知識 第３章　確率論の基礎 第４章　回帰分析の基礎 第５章　推測統計の基礎 第６章　相関関係と因果関係 第７章　外生変数と内生変数 Part II　実践編 第８章　ランダム化実験 第９章　マッチング法 第10章　不連続回帰デザイン 第11章　操作変数法 第12章　パネルデータ分析 第13章　実証分析の手順 付録１ R の基本 付録２　数学的補足

セイバーメトリクスとは、ベースボールのデータを利用して戦術を分析することです。本書は、データアナリスト、野球愛好家にRを利用したセイバーメトリクスを紹介します。Rは、データの読み込み、適切なフォーマットへの変換、グラフによるデータの視覚化、統計分析の実行まで、すべての分析ステップを完結できる便利なソフトウェアです（使用されているすべてのデータセットとRコードはオンラインから利用できます）。 第2版では、Rのモダンなデータ分析を可能にするtidyverseを採用し、選手やボールの動きを高速・高精度に分析するために必須となったStatcastによるプレーヤ追跡データを加筆しました。初版のすべてのコードをtidyverseに準拠して修正しました。さまざまなベースボールのプレーとそのデータを通して、モダンなRの利用方法とセイバーメトリクスについて学習できます。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第I部 多変量解析の基礎 第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理 第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング 第II部 量的変数の説明・予測 第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析 第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析 第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル 第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析 第III部 心理尺度の分析 第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析 第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析 第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析 第IV部 質的変数の説明・予測 第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル 第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析 第V部 個体と変数の分類 第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析 第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析 第VI部 多変量解析を使いこなす 第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画 第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「マーケティング」を知り尽くした著者が、Rによるマーケティングデータの分析をやさしく解説！ データ分析関連のビジネス書は多数ありますが、読み物・啓蒙書に近い書籍や、分析例を説明しているものの実際の分析手法が解説されていないため、いざ実践となると正しい分析ができない書籍などが散見しています。 本書は、マーケティングのデータ分析の概念・理論をやさしく解説し、特に初心者が陥りやすい「答えを求めるデータ分析」思考をあらため、「ヒントを求めるデータ分析」へと導くとともに、豊富なRによる例題で実践力を身につけます。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データの要約からモデル解析まで、簡単クッキング！ 本書は、R＆RStudioを使ったデータ分析の新しい入門書です。連続データやカテゴリデータの要約、シミュレーションや統計的検定の考え方、ベイズ解析、モデル解析までを、レシピのスタイルで手順を追って画面操作、ソースコード入力、出力された数値やグラフの解釈方法などを説明します。データ分析が必要となるシーンや具体例を都度示しながら解説していますので、Rや統計学についてはじめて学ぶ方も安心して読み進めることができます。 Part 1　カルビが売れ残りすぎる×連続データの要約 Part 2　アンケートが雑すぎる×カテゴリデータの要約 Part 3　思い込みが激しすぎる×ベイズ解析のコンセプト Part 4　室温が変わりすぎる×モデル解析 Part 5　説明が後ろすぎる×R&RStudioの基本と補足

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Rでデータの扱い方から多変量解析まで理解することができる! データ解析者にとって、統計学の理論は重要だが、それ以上に重要なのは、抱えている目的を解決するために、なんらかの統計解析手法を適用し、結果を求めることである。本書はRのインストールからデータの取り扱い方、操作方法、結果の見方、さらにRのエラーの対処方法など、Rでデータを解析していくうえで必要なことを解説する。 第1章　Rを使ってみる 第2章　データの取り扱い方 第3章　一変量統計 第4章　二変量統計 第5章　検定と推定 第6章　多変量解析 第7章　統合化された関数を利用する 第8章　データ分析の例 付録A　Rの解説 付録B　Rの参考図書など

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 テキストアナリティクスの技術と実践を詳しく解説！ 本書は、アンケートやSNSといったテキストデータを対象とした分析に興味がある方や実務で応用したい方に向けて、テキストアナリティクスに関する基本的な知識と、著者が非常に重要であると考える技術について解説した入門書です。テキストアナリティクスは従来のテキストマイニングにとどまらず、より明確な分析目的や理論的枠組みをもった方法論です。 本書では、データの構築から分析までを行った、汎用性の高い事例を紹介しています。また、単にツールとしてのRの使い方を知るだけでなく、読者が目的に応じた分析方法を判断できるようになるようにまとめています。 サンプルのデータやコードを参考に手を動かしながら学習することができ、初心者の「一冊目」にうってつけです。 はじめに [基礎編] 第1章　テキストアナリティクス入門 　1.1　テキストアナリティクスとは 　1.2　社会で活用されるテキストアナリティクス 　1.3　テキストアナリティクスの活用事例の探し方 　1.4　テキストアナリティクスの歴史 第2章　テキストアナリティクスの理論的枠組み 　2.1　テキストデータの構築 　2.2　テキストデータの分析 [準備編] 第3章　分析データの準備 　3.1　データセットの構築 　3.2　テキストファイルの作成 　3.3　CSVファイルの作成 　3.4　テキスト整形 第4章　Rの基本 　4.1　Rの導入 　4.2　コードの入力 　4.3　変数と代入 　4.4　ベクトル 　4.5　行列とデータフレーム 　4.6　ファイルの操作 　4.7　パッケージのインストール 　4.8　ヘルプの参照 第5章　データ分析の基本 　5.1　データハンドリング 　5.2　文字列処理 　5.3　可視化 　5.4　統計処理 第6章　テキスト分析の基本 　6.1　RMeCabの導入 　6.2　形態素解析 　6.3　単語の分析 　6.4　n-gramの分析 　6.5　共起語の分析 　6.6　複数テキストの分析 　6.7　頻度表の加工 　6.8　用例検索 [実践編] 第7章　授業評価アンケートの分析 　7.1 授業評価アンケートに基づく授業改善 　7.2 分析データ 　7.3 単純な頻度集計 　7.4 品詞別の頻度集計 　7.5 用例検索 第8章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 　8.1 マーケティングのためのクチコミ分析 　8.2 分析データ 　8.3 レビューの評価と集計 　8.4 低評価コメントと高評価コメントの比較 　8.5 共起語の集計 　8.6 共起ネットワークによる可視化 第9章　スクレイピングによる特徴語抽出 　9.1 スクレイピングによるデータ収集 　9.2 分析データ 　9.3 特徴語抽出 　9.4 用例検索 第10章　警察白書のトピック分析 　10.1 白書から見る現代社会の諸相 　10.2 分析データ 　10.3 トピックモデル 　10.4 階層型クラスター分析 第11章　文学作品の著者推定 　11.1 文体識別指標を用いた著者推定 　11.2 分析データ 　11.3 箱ひげ図 　11.4 対応分析 　11.5 ランダムフォレスト おわりに 参考文献 索引