※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。 本書は新化学技術推進協会で開催されている「化学×デジタル人材育成講座」の講義資料を基に、ものづくりの現場において役立つRプログラミングを習得することを目指して構成されている。 準備編、統計・検定編、機械学習編、より高度な機械学習編の4部構成で順に学びながら、100本以上のプログラム演習を通してケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を理解する。 初学者のために陥りがちなトラブル対策や使用する関数を一覧で掲載するなど、痒いところに手が届く充実の一冊。

※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。 知識ゼロからはじめるデータサイエンス。豊富な図や演習で、理解が深まり、個々の問題に適用するための基礎を身につけることができる。統計検定2級，3級受験者にも好適。実践志向のやさしい統計本。 ※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ので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 実は身近な統計学の理論が効率的に学べる 【本書の特徴】 ●さまざまな分野で登場する可能性の高い統計学の公式・定理を解説しています ●統計学を必要としている人が効率的に・要領よく学ぶことができます ●充実した索引を活用し、リファレンスとしても利用できます ●各項目に「難易度」「実用」「試験」それぞれの重要性を星5段階で示しています ●「Business」という項目で、その統計学の知識を利用した身近な例を紹介しています ●項目ごとに想定される読者の統計学のレベル・数式リテラシーに 　合わせて記述しているので、学習時間と内容にムダがありません。 現代において統計学の知識は、 あらゆる分野で必要不可欠なものになっています。 最近では理系・文系の垣根も崩れ、 「経営学」や「経済学」、「医学」など、さまざまな分野で 統計学の素養が求められています。 しかし統計手法を普段実務で使っている方でも、 どの手法を選んだらよいか迷ったり、 場面が異なると手順がわからなかったりと、 応用が利かないものになっているのではないでしょうか。 そして、いざ学ぼうと思っても、 統計学の参考書は厳密に解説し過ぎていて学習に時間がかかってしまったり、 個別の例に沿いすぎていて応用が利かなかったりします。 そのため本書では、統計学の知識を効率的に学びたい人のために、 重要な公式・定理などに絞って、その手法の理論や特徴を解説しています。 巻末にAppendixとして付けている統計学の数値表もご参照ください。 【こんな方におすすめ】 ・実務や試験で統計分析を行う方。 ・統計検定の受験を考えている方。 ・高校や大学で学んだ数学の知識を活用したいと考えている方。 （各節ごとのレベル感は、★で示しています） ※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。

【内容紹介】 本書は日本統計学会による統計検定「データサイエンス基礎」の公認テキストです。 急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。 「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。 この試験は、データサイエンスとその応用分野の専門家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・社会人を問わず、AI・デジタル社会の共通スキルである「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。 本書はこの「データサイエンス基礎」の出題範囲に対応したテキストです。統計のテキストとしての内容以外にも、問題に使用するデータセットがダウンロードでき、Excelでの処理の仕方や、その手順を動画で確認できるQRコードなど、試験での解答能力とともに実践できるデータアナリティクス能力が身につく内容になっています。 【目次】 PART 1 データサイエンスの基本 第1章 データの構造化とデータマネジメント 1 データアナリティクスと問題解決 2 構造化データと非構造化データ 3 データマネジメント PART 2 質的データのアナリティクス 第2章 重点志向とパレート分析 1 パレート分析の手順とパレート表 2 層別パレート分析 3 問題の解答と演習問題 第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析 1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布) 2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定 3 問題の解答と演習問題 PART 3 量的データのアナリティクス 第4章 分析構造の把握と基本統計量 1 分布の把握 2 基本統計量 3 グラフと統計量 4 代表的な変数変換 5 問題の解答と演習問題 第5章 相関・予測と回帰分析 1 相関分析 2 回帰分析 3 問題の解答と演習問題 PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス 第6章 確率に基づく判断 1 二項分布を用いた分析 2 正規分布を用いた分析 3 いろいろな確率分布を用いた分析 4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析 5 問題の解答と演習問題 第7章 統計的な推測 1 推定に伴う誤差 2 区間推定 3 仮説検定の考え方 4 仮説検定 5 問題の解答と演習問題 PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス 第8章 時系列データの分析 1 指数・増減率・成長率 2 問題の解答と演習問題 3 移動平均・季節調整・寄与度分解 4 問題の解答と演習問題 第9章 テキストデータの分析 1 文書データの処理 2 文書データの統計処理 3 問題の解答と演習問題 第10章 シミュレーションと乱数 1 シミュレーション 2 代表的なシミュレーション 3 問題の解答と演習問題 PART 6 実践模擬問題 第11章 模擬問題と解答

〈電子書籍版について〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。 【AI時代、さらに重要度を増す統計学、その概念のキホンを知る！】 最近は、統計学よりも広い概念を表す言葉として「データサイエンス」という用語が用いられるようになってきています。また、膨大なデータを用いて、様々な予測や判断を行うアルゴリズムに焦点を当てた「機械学習」や、これを応用し、より発展した手法や技術を用いる「人工知能（AI）」の分野にも関心が大いに集まり、企画・開発、マーケティング、経営戦略といったビジネス分野での活用が当たり前になってきています。 これらの基本となる統計学は、その重要性は広く認識されているものの、なかなか理解しにくいものでもあります。本書は、統計学やデータを扱う関連分野に関心はあるものの、全く予備知識のない方々を対象としています。そのために、本来は数学や数式を用いて説明した方がすっきりとわかりやすく説明できる部分に関しても、可能な限り数式を使わずに、その概念・イメージをイラストや図表で示しているので、統計学の基礎的な考え方が理解できる一冊になっています。 〈本書の内容〉 ■Chapter 1 統計学の基本 ■Chapter 2 記述統計学 ■Chapter 3 データの発生：確率と分布 ■Chapter 4 推測統計学とベイズ統計学 ■Chapter 5 統計的仮説検定 ■Chapter 6 機械学習とモデリング：教師あり学習 ■Chapter 7 発見的手法：教師なし学習 ■Chapter 8 ディープラーニング 〈プロフィール〉 高部 勲 平成14年に総務省入省（統計局、大臣官房、統計研究研修所等）、内閣府（統計委員会担当室、経済社会総合研究所）、独立行政法人統計センター等を経て、令和3年4月に立正大学データサイエンス学部教授に就任。平成31年に博士（統計科学）を取得。統計検定（1～4級、準1級、専門統計調査士、国際資格等）、専門社会調査士、ディープラーニングG検定などデータサイエンス関連の資格多数取得。ISO/TC69国内本委員会委員、和歌山県データ利活用アドバイザリーボード委員、日本統計学会代議員、孤独・孤立の実態把握に関する研究会委員（内閣官房）等を歴任。日本統計学会、経済統計学会、社会調査協会、日本分類学会、日本金融・証券計量・工学学会(JAFEE)、人工知能学会に所属。