導入しようとする企業は多いものの、実現するのが難しいデータドリブンマーケティング。 なぜ、うまくいかないのか？ 社内の膨大なデータを扱いながら、複数の部署と連携する難しさはありますが、一番の原因は「つなげたデータを、どう活用するか」という目的意識があいまいだからです。 この課題をクリアできれば、データ連携の次の段階へと進み、データを活用したマーケティング施策の立案・改善、そして新規客／既存客の獲得へと自走できる、真のデータドリブンマーケティングの実現に近づくことができます。 著者は、B2C やB2B の高額商材を扱う、数々の大手企業をサポートしてきました。本書は、その経験をもとに、今まで明らかにされていなかったデータドリブンマーケティングのプロセスを仕組み化するノウハウをまとめたものです。それぞれのフェーズでなにをするべきか、７０以上の図版をまじえつつわかりやすくお伝えしていきます。本書を読み進めていただくことで、企業がデータドリブンマーケティングを成功するためのポイントが、自ずと明らかになる構成を意識しました。 本書のノウハウの中でも鍵となるのが、 ・顧客とコミュニケーションを行うためのツールである「コンテンツブリーフ」 ・各部署とのやりとりを円滑に行うためのツールである「バウンダリーオブジェクト」 の２つ。こういった実務的なフレームワークも多数掲載し「どうすればいいのかわからない」という悩みを解決する一冊です。

※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。 「数式」や「プログラミング」で挫折したすべての人へ。 シリコンバレー発、統計学＆データサイエンス入門書の決定版。 データに基づいた意思決定が重要。 そう言われて統計学を学び始めたものの、難解な数式や「R」「Python」といったプログラミング言語の壁にぶつかり、挫折してしまった経験はありませんか？ 本書は、そうした「統計学に挫折した経験がある人」や「文系で数学に苦手意識がある人」のために書かれた、実践的な統計学・データサイエンスの入門書です。 ◆ 本書の3つのポイント 1. 世界標準の「R言語」を、マウス操作だけで使いこなす 本書では、世界中のデータサイエンティストに愛用されているR言語のパワフルな機能を、プログラミングなし（ノーコード）で扱えるUIツール「Exploratory」（エクスプロラトリー）を学習に使用します。環境構築やコードのエラーに悩まされる時間は、もう必要ありません。クリックだけの直感的な操作で、誰でも本格的なデータ分析が可能になります。 2. ツールは「無料」、サンプルファイルで手を動かしながら学べる Exploratoryには、永続的に無料で使えるPublic版や、学生や先生の方々が無料で使えるAcademic版が用意されています。本書では、架空の企業の従業員データをサンプルファイルとして使い、自分で実際にデータの可視化・分析を行いながら、統計学やデータサイエンスの手法を学べます。 3. シリコンバレー発の人気ブートキャンプを1冊に凝縮 著者は、シリコンバレーにてExploratory社を創業し、「データサイエンスの民主化」を掲げて活動する西田勘一郎氏。日米で10年近く開催され、数千人が受講した「データサイエンス・ブートキャンプ」の実践的ノウハウを、この1冊に凝縮しています。 ◆ 本書で身につく主な知識とスキル 記述統計： データを要約する指標や「ばらつき」を表す指標を正しく理解する（平均値、中央値、標準偏差） 仮説検定： 複数のグループにおける平均や割合の差が有意かを見極める（t検定、ANOVA検定、カイ2乗検定） 多変量分析： 目的変数に影響する説明変数を特定し、関係性を解き明かす（線形回帰、ロジスティック回帰） 機械学習モデルと予測： 機械学習モデルを作成する（決定木、ランダムフォレスト）、モデルから未来を予測する ◆ 本書はこんな方におすすめです ・過去に統計学の教科書で挫折した経験がある方 ・Excelでの分析に限界を感じているが、プログラミングはハードルが高いと感じる方 ・「勘」や「経験」だけでなく、客観的なデータで意思決定を行いたいビジネスパーソン ・学生に実践的なデータサイエンスを教えたい教育関係者

転換期にある日本の農業は、ポスト・コロナ時代にどう変わるのか？　作って農協に卸すだけの従前のシステムが崩壊し、生産・収穫の現場から流通・販売に至るまで、徹底的にデータを取り、活用する「データ農業」の時代が到来しつつある。日本の５～６倍のトマト収量(単位面積あたり)を誇るオランダは、ハウス内のセンサーで温度、湿度、日射量など、作物の成長に関わるデータを収集・分析し、施設内の環境をコンピューターで一括制御する。AI、ロボットなど最先端の技術を用いつつ、生産だけでなく、加工や流通、販売を含めたサプライチェーンまでデータを徹底的に活用する先鋭的な農業の現場を取材する。北海道をはじめ、日本各地でデータを活用したシステム構築に挑む農家、法人、研究機関を訪ね、ポスト・コロナの日本を牽引する「データ農業」の未来を探る。

2019年度、新聞協会賞受賞。 石油の世紀だった20世紀から、21世紀はデータの世紀になった。 ヒト・モノ・カネが生み出すデータ資源はかけ算の原理で増え続け、企業や国、そして世界の秩序を変え始めた。 膨大なデータは成長の原動力になる反面、人の行動を支配するリスクも抱えている。 かつての産業革命に匹敵するイノベーションが、我々にも変革を迫る。 歴史は繰り返す。データの世紀が問いかけるのは、産業構造の転換や企業間の攻防にとどまらない。 データが主導する新たな経済「データエコノミー」の最前線を追う日本経済新聞の大型連載「データの世紀」の新聞協会賞受賞を機に、同連載の取材班が加筆、再構成して緊急出版!

※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。 小学校の新学習指導要領の算数に対応し、データ分析することで問題解決する方法を解説するシリーズ１巻。データ分析するために、まずは適切な表や棒グラフにあらわす基本を図表とともに解説。また例題について、小学生のキャラクターとともに、調べたことを集計し、表やグラフを使って数量の大小をくらべることで、解決していきます。ほかにも、身近な課題や社会、理科などいくつかの課題について、データ分析をしていきます。

※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。 ◆誰でもはじめられる「関係性」活用の第一歩◆ 　ネットワークデータは、点と点の「つながり」によって表現されるデータです。決して特別なデータではなく、私たちの日常生活のさまざまな場面に存在しています。たとえば、SNSのフォロー関係やWebページ間のリンクのような明らかにネットワーク構造を持つデータだけでなく、ECサイトの購買履歴や株式市場の取引といった、一見ネットワークとは無関係に思えるデータにも、つながりの構造を見出すことができます。この「つながり」を活用することで、これまで見えなかったデータの新しい特徴を引き出すことが可能になります。 　近年では、計算機リソースの向上や新しいアルゴリズムの登場により、ネットワークデータの実用化が急速に進んでいます。本書では、各手法について平易な言葉で解説することを目指すだけでなく、Pythonを用いたコード例を通じて、データの取り扱いから特徴抽出、さらにNode EmbeddingやGNNといった機械学習手法への応用までを実践的に紹介します。 　また、単なる技術の羅列ではなく、身近なデータからネットワーク構造をどのように見出し、意味付けし、課題解決に結びつけるかという思考プロセスや応用事例にも重点を置いています。具体例としては、SNSのフォロー関係やWebページのリンクといった典型的なネットワークデータはもちろん、ECサイトの購買履歴やビジネス文書、さらにはレシートといった、通常「表形式」で扱われるデータに隠れた「つながり」を抽出・活用する手法を丁寧に解説します。 ■こんな方におすすめ ・ネットワーク分析を学びたい方、データから新しい知見を見つけたい方 ■目次 ●1章 ネットワークデータの基礎 ・1.1 ネットワークとは ・1.2 さまざまなネットワーク ・1.3 ネットワークデータの表現方法 ●2章 ネットワークデータの発見・観測・構築 ・2.1 分析前の確認事項 ・2.2 ネットワークを発見する ・2.3 ネットワークデータを観測・入手する ・2.4 ネットワークのデータ形式 ・2.5 ネットワークデータのハンドリング ●3章 ネットワークの性質を知る ・3.1 どのようなノードか ・3.2 2つのノードはどのような関係にあるか ・3.3 どのようなネットワークか ・3.4 NetworkXを用いてネットワークの特徴を知る ●4章 ネットワークの機械学習タスク ・4.1 ネットワークを対象とした機械学習タスクの整理 ・4.2 ノードを対象とした機械学習タスク ・4.3 エッジを対象にした教師あり学習 ・4.4 ネットワーク構造を対象とした機械学習タスク ●5章 ノード埋め込み ・5.1 表データを対象とした機械学習の復習 ・5.2 単語埋め込み ・5.3 ノード埋め込み ・5.4 ノード埋め込みの実装 ●6章 グラフニューラルネットワーク ・6.1 深層学習の発展と構造データの扱い ・6.2 GNNのフレームワーク ・6.3 グラフ畳み込みネットワーク ・6.4 GraphSAGE ・6.5 GATフィルタ ・6.6 Relational GCN ・6.7 GNNの実装 ●7章 さまざまな分野における実例 ・7.1 自然言語処理におけるネットワーク分析 ・7.2 金融分野におけるネットワーク分析 ・7.3 労働市場におけるネットワーク分析 ・7.4 情報推薦におけるネットワーク分析 ・7.5 ネットワーク科学とソーシャルネットワークの分析 ・7.6 生物学におけるネットワーク分析 ■著者プロフィール ●黒木 裕鷹（くろき ゆたか）：2020年東京理科大学大学院工学研究科修士課程修了。同年よりSansan株式会社に入社し、現在は企業データのドメイン横断での分析・利用や、実験的な機能の開発に従事。2018年度統計関連学会連合大会 優秀報告賞、2022年度人工知能学会金融情報学研究会 (SIG-FIN) 優秀論文賞 などを受賞。大阪公立大学 客員研究員。 ●保坂 大樹（ほさか たいじゅ）：2020年に早稲田大学で工学修士号を取得し、Sansan株式会社に入社。入社後は帳票の解析技術の研究開発および運用に取り組む。現在は同社のSaaS事業においてプロダクトマネジメントを行う一方で、帳票解析チームのリーダーとしてプロジェクトマネジメントも担当する。単語の意味や主体の持つ特性が単語埋め込みやノード埋め込みで得られる数値表現にどのように反映されるかに強い関心をもつ。

※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。 高校の統計学習は、この１冊で仕上げよう！ ≪問題編≫ 教科書レベルから、入試レベルまでの良問を厳選しました。 基礎的な力を養うことができることに加え、入試問題に対応するための実戦力を身につけることができます。 ≪解説編≫ 「問題編」の解説を、とことんくわしく解説します。 問題の解説はもちろん、どんな問題と出会っても対応できるよう、問題を解くためのの考え方や解法の手順についても超ていねいに解説します。 ≪情報Ⅰにも対応≫ 2025年度入試から新登場！　 「情報Ⅰ」の統計分野対策もバッチリです。

※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。 おそらく、 この本よりやさしい統計分野の参考書はありません! 本書は、2022年度スタートの新課程、数学Ⅰの「データの分析」と数学Bの「統計的な推測」(現行課程の単元名は「確率分布と統計的な推測」)を、初歩の初歩から学ぶことができる1冊です。 「データの分析」と「統計的な推測」は、同じ統計分野ですので、一緒に学習することが効率的、かつ、効果的です。 本書は、この2つの単元を1冊に収録したので、その学習効果を最大化することが可能です。 また、初歩の初歩、基礎の基礎を扱った学習参考書がないため、どうやって勉強したらいいかわからない人も多かったはずです。 本書は、統計分野の専門家である、元大手予備校講師の佐々木先生が、もうこれ以上やさしくできない! というレベルまでかみ砕いて解説してくれました。 つまり、統計分野の最初の1冊として、超最適です! ―――― 【2022年度からの新課程について】 現行課程では、数学Bの「確率分布と統計的な推測」を選択する受験生は少なかったかしれません。 しかし、2022年度の新課程では、数学Bの「統計的な推測」が必修となります! 入試でも出題必至の単元となる可能性が高いので、今からしっかり対策をするのがベストです! また、本書は、高校で学ぶ統計分野の基礎となる「考え方」を扱っているので、現行課程で学んでいるみなさんにも十分役立つ内容です。

巷にはデータが溢れている。「視聴率」「内閣支持率」「経済波及効果」「都道府県ランキング」等々…新聞、テレビ、雑誌に何らかのデータが掲載されていないことはまず無い。そして私たちは、これらのデータからさまざまな影響を受けている。しかし、肝心のそのデータにどれほどの客観性があるのだろうか。実は、かなり危ういデータが跋扈しているのである。本書は、さまざまなデータを検証することで、データの罠を見抜き、それらに振り回されない“正しい”情報の読み取り方―データリテラシーを提案する。【目次】序章　巷に氾濫する危ういデータ/第一章　世論調査はセロンの鏡か？/第二章　調査をチョーサする/第三章　偽装されたデータ？/第四章　「官から民へ」を検証する/終章　データの罠を見抜くためには/あとがき

アメリカの失業率は実質ゼロ％？　毎朝１ポットのコーヒーを飲めば長生きするが、一日２杯のコーヒーは発がん率を高める？　様々な事例をもとに、各種データから巧妙に導き出されるトリックを明かし、騙されないための極意を伝授。ビッグデータ時代の必須教養

あらゆるデータを総合し、最高のお相手を紹介してくれるデータマッチングシステム。でも最初にマッチングされた２人は「ワケあり」で…！？　データで始まる恋を描く一話完結オムニバス・シリーズ、第１話「昔つき合ってたけど別れた２人」。

★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。

ビジネスにおいてデータの重要性はかつてないほど高まっています。機械学習を含むAIはあらゆるビジネスに影響を与えつつありますが、そもそもAIが学習するデータの信頼性が低かったら、当然アウトプットも信頼性が低いものになります。データ経営と言われているようなデータに基づいたビジネス上の決定も、信頼できるデータや情報がそろっていることが前提になります。 本書の著者のDanette McGilvrayはデータ品質を上げるためのプログラムに2009年から携わっています。そして、データ品質を改善するプロジェクトの実践的な方法論として、本書で解説している「10ステップ」を確立しました。 この日本語版の基となった第2版では10ステップの実践例を多く盛り込み、より実用的で多くの人の参考になる内容になりました。また、経営陣にデータの重要性とデータ品質を上げるプロジェクトへの理解を深めてもらい、協力を得るためのビジネスインパクト。テクニックについても、具体的に解説しています。 データマネジメントの知識を体系化した『データマネジメント知識体系ガイド』、データを管理する活動についてまとめた『データスチュワードシップ』と合わせて、ビジネスにデータを生かす活動に役立てていただきたいと思います。

※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。 あなたは、データ分析の結果を正しく表現し、適切に伝えられていますか？　データビジュアライゼーションを学ぶと、あなたのレポートの見た目が劇的に変わり、きちんと読まれて使われるようになります。本書は、デザインセンスがない方でもわかるように、データビジュアライゼーションの本質とテクニックを平易な言葉でわかりやすく解説した教科書です。人気のBIツールTableauを用いた実践的な手法も具体的に解説します。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 データ可視化のためのJavaScriptライブラリ「D3.js」の使い方を豊富な作例を通して解説。D3.jsの基本、各種外部データの読み込み、棒グラフ、円グラフ、散布図など様々なグラフの作成、アニメーションの実装、地図データとの連携まで使いこなしの情報が満載!

※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。 「データを伝える力」を高める、データ実務者のためのデザイン原則 データ理解からデザインの基礎、ダッシュボード設計まで網羅した可視化の必読書 （Data Graphics Inc. 荻原和樹 推薦） データビジュアライゼーションデザインの実践に役立つ知識を体系的に解説。データの基礎知識から人間が情報をどう認識・処理するか、アクセシビリティ、色彩理論、タイポグラフィ、良いチャートの作り方、インタラクションデザイン、ダッシュボード設計まで幅広く紹介しています。 ●目次 第1部 　第1章 データビジュアライゼーションの世界にようこそ 　第2章 人はどのようにして情報を認識するか 　第3章 データについての基礎知識 第2部 　第4章 色の選択 　第5章 タイポグラフィ 　第6章 よいチャートの作り方 　第7章 インタラクションデザイン 第3部 　第8章 調査立案、デザイン設計、製作開発 　第9章 トラブル対策 付録　参考資料 ●著者 ●著者 Desireé Abbott 製品分析、ビジネス インテリジェンス、科学、設計、ソフトウェア エンジニアリングの分野で10年以上の経験を持つ。 ●日本語版監修 山辺真幸　博士（政策・メディア） 情報可視化研究者。一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科特任講師、慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科特任講師。複雑な大規模データのビジュアライズデザインを専門とし、手掛けた作品は、NHK、日本科学未来館などで展示されている。グッドデザイン賞、可視化情報学会賞、他受賞多数。 ●翻訳 長尾 高弘 株式会社ロングテール社長、技術翻訳者。最近の訳書として『数式なしでわかるAIのしくみ』（マイナビ出版）、『Wiring the Winning Organization　成功する組織を導く3つのメカニズム』（日本能率協会マネジメントセンター）、『scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3 版』（オライリー・ジャパン）、『Web APIテスト技法』（翔泳社）、『継続的デリバリーのソフトウェア光学』（日経BP 社）、『Scalaスケーラブルプログラミング 第4 版』（インプレス）などがある。 ※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

いまさら？　いまだからこそ、DFDが求められている！ 本書は、システムや課題をデータフローダイアグラム（DFD）でモデル化する手法を学ぶ書籍です。DFDは、システムの設計やドキュメント化の際に使われるモデル化の技法の一つです。システム内のデータの流れを視覚的に表現することで、以下のようなメリットがあります。 ・システム全体の構造や機能を把握しやすい ・データの流れや入出力の内容が一目でわかる ・システム内の潜在的な脆弱性やセキュリティリスクを見つけやすい 忘れさられつつある技術と言えますが、複雑化する現代のシステムやデータベースを誰にとってもわかりやすくする色褪せない力がDFDにはあります。システム要件・設計の表記手法として歴史あるものに、再度光を当てることを試みるものです。 ■本書の特徴 ・豊富なモデル化のサンプル システム構築にとどまらないDFDの活用方法を豊富な事例で紹介します。 ・発展的なモデル化手法を紹介 SQLやセキュリティ分野でのDFDの活用方法も紹介しています。また、オブジェクト指向設計への展開方法も解説します。 ・普遍的な知識を解説 DFDは1970年代に生まれた古典的な技法ですが、今なお色褪せずに利用できます。10年使える知識として身につくように、本質的な解説を心がけました。 ■章立て 第1章　データフローダイアグラム（DFD）とは 第2章　DFDの描き進め方の基本 第3章　ユーザーの要望を理解し、モデルを作成する 第4章　DFDでの表現事例 第5章　特定テーマにDFDを活用する ※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。

未来予測プログラム「フューチャー・アジェンダ」の創設者が、世界39都市で開催したワークショップの成果を公開！　高齢化、雇用格差、AIの普及、シェアリングエコノミー、「アジアの世紀」の始まり……地球規模で起きている／これから起きることのすべて

先行きが見通せない時代に 営業の新たな武器「データ分析」 営業のデータ分析における考え方や実例を 紹介したSalesZineの人気連載 「『やりたい』から『できる』へ！ 営業データ活用・分析、はじめの一歩」に 実践時に起こりがちな注意すべき 「勘違いや障壁」をたっぷり加筆した1冊です。 営業担当者やマネージャーはもちろん、 企画・マーケティング担当者にもおすすめです。 ［目次］ はじめに 第1章 データ分析により、営業の仕事は再定義される ・営業の本来の仕事って何だろう？ ・データ分析は営業の強い味方である ・営業のデータ分析の基軸は「売れるメカニズムを考えること」 ・目指すべきは、自社の受注要因を少ない変数で100％説明できる状態 第2章 BtoB商品の実例から、イメージをつくる ・「この変数が重要ではないか？」を繰り返す ・説明力の高いモデルを組み立てる ・変数に沿った施策展開をする -ターゲットの明確化、優先順位づけ -対応分岐 -アプローチ改善・自動化 -外部・メンバーへの共有 -モニタリング、異常検知 -PR・マーケティング施策への展開 第3章 「自分で分析をする」ための、営業のデータ分析のフレームワーク ・ステップ1　課題を設定する ・ステップ2　仮説を立てる ・ステップ3　データを準備する ・ステップ4　集計し解釈する ・ステップ5　応用し売上につなげる 第4章 現場でよくある勘違いや障壁 ・良い結果だけしか記録していない、注目しない ・関係を示したデータではないのに、関係を主張している ・「ドラマチック」な成功を重視してしまう ・人はデータ化できないと諦める ・正しさばかり意識して進まない ・「データはたくさんある」が、結果と要因が紐づいていない ・データ分析を難しいものと思い込む おわりに ※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。

「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(3) 本書の平均読了時間約43分(約25,900字) 　データを分析すると意外な事実が分かってくる。そんな発見を50個集めてみた。消費者の深層心理や行動をあぶり出し、人生の転機を左右する発見を紹介する。 　常識を覆す大発見もあれば、ちょっとしたトリビアもある。大事なのは、「そうなんだ」で終わらず、結果を基に行動を起こすこと。それが分析から収益を生み出す第一歩なのだ。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年12月号の特集記事「分析が生んだ発見50」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 巨大ECサイト編 発見1 お笑いDVDが売れると景気上昇(楽天) 発見2 AKB48のCDは予測不可(楽天) 料理レシピ編 発見6 「八丁味噌」の検索頻度が一番高いエリアは首都圏(クックパッド) 発見7 「桃」と組み合わせて食べるのは「モッツァレラ」(クックパッド) 深層心理編 発見10 20代男子はダメになりたい(良品計画) 発見11 料理上手の動く幅は30センチ(LIXIL) 消費者行動編 発見15 女子は秋、旅をする(日本航空) 発見16 無印良品は、実はカレー屋さんでした(良品計画) 価値観・トレンド編 発見30 日本人の半数が「先物買い」好き(アビームコンサルティング) 人生の転機・くらし編 発見34 結婚:挙式満足度は当日より準備期間で(エスクリ) ネット利用編 発見42 検索窓を1ピクセル太らせ5億円増(ヤフー) アミューズメント編 発見47 アイドル人気凋落は書き込みで占う(ルグラン)　ほか

「サービスのデザインはログのデザインから。」良いサービスを作り上げるには，ログデータを収集し，改善を続けるシステムの構築が必要です。本書は，ログデータを効率的に収集するFluentdをはじめ，データストアとして注目を集めているElasticsearch，可視化ツールのKibanaを解説します。本書を通して，ログ収集，データストア，可視化の役割を理解しながらデータ分析基盤を構築できます。2014年に刊行した「サーバ／インフラエンジニア養成読本ログ収集　可視化編」の記事をもとに最新の内容に加筆しています。

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。

【その分析、もう失敗しているかも……　失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】 本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。 データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場となる経営者や企画部、マーケティング部に所属する方々に送る、失敗から学び、成功への道筋を描くための必読書――失敗は成功の母である！

煩雑で時間をかけていた データ分析・可視化も 「秒」で解決！ 【本書の概要】 本書はChatGPTのプロンプトを利用して、効率的かつクオリティの高い分析・可視化手法を解説した書籍です。今まで膨大な時間と複雑な手間をかけていたデータ分析も本書を利用すれば、素早く精度の高い分析結果を導くことができます。また分析手法だけでなく、可視化プロセスも触れていますので、美麗でわかりやすいグラフを作成できます。 【本書の特徴】 ・データ分析者 ・データサイエンティスト 具体的には以下のような方 ・仕事でExcelやPythonを使いデータ分析をしているけど、分析するまでに時間がかかり、もっと効率的に行いたい人 ・分析やビジュアライゼーションの質を上げたい人 ・ExcelやPythonを利用してデータ分析をした経験があるけど、手順やプログラムが複雑で挫折した人 【利用するツール】 ・ChatGPT Plus：ChatGPT-4o（2024年9月～12月） ・Microsoft Excel 2024 ・Microsoft Edge 【本書の特徴】 ・精度の高い分析手法がわかる ・美麗なグラフ作成方法がわかる ・複数データの合成／加工方法がわかる 【目次】 Chapter1 ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の素晴らしさ Chapter2 基本的な使い方とTips Chapter3 Pythonを使った高度な可視化手法 Chapter4 JavaScriptを使った高度な可視化手法 Chapter5 複数データの合成を学ぶ（郵便番号と人口データの分析） Chapter6 データ加工を学ぶ（住所からの自治体名抽出） Chapter7 データ間の相関分析方法を学ぶ Chapter8 Web情報の自動取得による可視化を学ぶ Chapter9 社内データを安全に分析する方法を学ぶ Chapter10 PlantUMLで作図を行う 【著者プロフィール】 白辺 陽（しらべ・よう） 新サービス探検家。 夏の雑草のように新サービスが登場するIT業界で仕事をしながら、将来性を感じるサービスについて調べたことを書籍としてまとめている。自分自身が納得いくまで理解した上で、例示・図解・比喩を多用して読者の方に分かりやすく伝えることを信条としている。 これまでの業務経験の中でもデータ分析を行う機会が多く、ChatGPTを使ったデータ分析の素晴らしさに圧倒され、本書を執筆。 ※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。

分析したデータを わかりやすく ビジュアライゼーションしよう！ 【データビジュアライゼーションとは】 数値データ・位置のデータ・文章のデータ等を、 一目で分かりやすく見える形にする方法です。 【背景】 ビッグデータやAIという言葉が流行して以降、 様々な組織でデータを活用しようという動きがみられます。 データの活用のためには、私たち人間がデータの内容をよく理解する必要があり、 そのためにビジュアライゼーションはとても有効な手段です。 Pythonにはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリがそろっており、 利用するデータ分析者も増えています。 一方で、 「どのような場合にどのライブラリで表現するとよいのか」 といった基本的な部分でつまづく方や、 「データの種類や特徴によってどのように表現するとより直観的に表現できるのか」 と悩んでいる方も多いのが実情です。 【書籍概要】 本書は、Pythonのライブラリを利用して、 分析したデータをビジュアライゼーションする手法を解説した書籍です。 ビジュアライゼーションする時に必要な考え方と、 基本的なビジュアライゼーション手法を解説。 地図上に表現する方法やワードクラウド、インフォグラフィック的な要素を 取り入れた手法も紹介します。 【対象読者】 ・データ活用に興味のある方 ・データ分析者 ・データサイエンティスト 【本書で紹介する主な可視化手法】 縦棒・横棒グラフ 円グラフ ヒストグラム ボックスプロット インフォグラフィック等 ※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。 本書は「データ分析実務スキル検定（CBAS）」唯一の公式テキスト。試験範囲をすべてカバーし、模擬試験１回分を収録。プロジェクトマネジメント・統計・機械学習などの考え方、さらにはExcel・SQL・Python・Rの基本技術を解説しています。CBASは「データ分析を実務に活用するための最低限の知識と技能」を測るための検定です。試験問題は実際に想定できるケースに基づいており、実践力を判定できるという特徴があります。試験の内容を学習することで、データ分析における基礎的な力が自然と身につくようにデザインされています。

※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。 「データ分析実務スキル検定（CBAS）シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）」 唯一の公式テキスト！ 試験範囲を網羅。模擬試験１回分を提供。 表の基本操作から、集計、データ前処理、データ分析まで 表データ分析における一連のスキルが身につく！ ●本書の主なトピック 【Excelの基礎】セル、関数、ピボットテーブルなど 【集計と可視化】ビジネス指標、グラフ、順位など 【データハンドリング】表の整形、エラー・空白・重複処理など 【データ分析基礎】クロス集計表、指標の算出と利用、共起パターン、仮説検証など ※模擬試験の完全データや解答は、出版社サイトからダウンロードできます。 ●本試験の目的と対象 データ分析実務スキル検定 シチズン・データサイエンティスト級（CBAS Citizen級）は、 Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシートのような表計算ソフトウェアを用いて 表形式データの基礎的な集計・加工・分析を行う技能を測ることを目的としています。 データ分析の専門職ではない方で、データ分析を実務で活用している、 もしくはこれから活用したいと考えている実務家の方を主な対象としています。 ●本試験の内容 試験内容としては、平均値や最頻値などの集計値を理解していることに加えて、 Excelを使ったデータの前処理・抽出・要約・可視化のスキルを習得しておく必要があります。 これらのスキルをもとに、データ分析後の要因分析や感度分析を行って 仮説の検証が進められるかについても評価されます。

「データ分析」はビジネスの基本スキル 文系・理系は関係ない 　「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。 　だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。 　データ分析を“うまく”進めるには、身に付けないといけない方法論があります。本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「５Ｄフレームワーク」という方法論を解説しています。いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。 　本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。文系も理系も関係ありません。「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。

※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。 モダン・データサイエンスを用いて売上を伸ばしたり業務の効率化を行いコスト削減を実現するAIドリブン企業こそ、今後の企業経営を支えます。本書は、シリコンバレーでデータ解析の現場とチーム運営のベストプラクティスを体験した著者が、組織がデータ解析に取り組む際の注意点やデータ分析チームの作り方をわかりやすく解説します。大企業だけでなく、中小企業やスタートアップでも活用可能です。リブセンスなど日米の成功事例も掲載！

統計学がわからなくても大丈夫！　安価に大量のデータにアクセスできるビッグデータ時代を味方につけ、文系ビジネスパーソンがビジネスで使えるデータの整理・分析プロセスを全公開。身近な事例を使ってビジネスヒントを掘り起こす手法を伝授します！

※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。 これまでデータ分析を行っても、実験の過程や実行環境の共有、レポートの作成には非常に手間がかかりました。この問題を解決するソフトとしてJupyterが注目されています。本書は、Pythonなどでデータ分析に携わるプログラマーを対象にJupyterの基本的な使い方から、Markdownによるドキュメント作成、各種モジュールの基本、機能拡張するためのさまざまな仕組みをまとめて解説します。サンプルコードのお試しサイトも用意しました。

会社で利用するデータは、売上、在庫、顧客など様々ありますが、残念ながらほとんどの場合、活用されているのは表面的な部分だけです。業績を伸ばすための糸口としてデータ分析を活用するのであれば、データを見る目を養う必要があります。それは「データが示す過去の事実を把握し、そこから正しい仮説を導き出す」ということです。 正しい仮説を導くことができれば、個人、会社として正しい戦略を選択できるようになります。 この本では、業績アップにつながる仮説の精度を上げるために、「売上を増やす」「コストを減らす」「在庫を最適化する」「利益を管理する」という４つの視点で、どのデータを、どういう視点で見るべきかを解説しています。また巻末に付録として、誰でも簡単にこの本に掲載しているデータ分析を活用できるようにExcelの使い方を掲載しました。

※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。 本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場！！「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。また，本文をより深く理解できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。

「データ分析ブーム」がもたらしたのは、怪しい“分析らしきもの”と、それに基づいた誤解や偏見……。本書では、「問題」「解説」を通して、データ分析の失敗例を紹介しながら、データを正しく読み解くための実践的な視点や方法、また、思考に役立つ基礎的な知識やコツを紹介していく。誤った分析をしないため、騙されないための、基本的・実践的な読解と思考の方法とは――。

●小規模データの分析で使えるSQLの書き方がわかる！ ――基礎から応用テクニックまでを標準SQLサンプルコードとともに徹底解説！ 多くの中小企業では、ビジネスで分析に使うデータとして、数百万件から数億件といった大規模なデータを用意できることはあまり多くありません。ビッグデータのように多種類のデータがあるのではなく、数百件から数万件程度の小規模なデータを扱うことになります。本書では、このような小規模データの前処理や分析を行なうSQLの書き方やテクニックをレシピとしてまとめています。 主にデータの前処理にあたる部分について、実用的なサンプルコードとともに解説します。たとえば、合計、平均、最小値、最大値の求め方、小数処理、グループ集計、重複除外、日付・文字列処理、条件分岐といった基本的なSQLから、複数のテーブルに分割・結合、検索結果からのさらなる絞り込み（サブクエリ、相関サブクエリ等）、統計データの作成（外れ値・欠損値処理、データの代表値・分布の調査等）、売上データRFM分析や購買履歴データアソシエーション分析等といった応用的なSQLまで、小規模データの前処理や分析の実践的な手法やノウハウを解説しています。 ■本書の構成 第1章　SQLの基本 第2章　基本的な関数を知る 第3章　複数のテーブルを結合する 第4章　サブクエリの使用 第5章　統計データを作成する 第6章　複雑な問題を解く 付録（データベースを作成する／削除する） 練習問題の解答

最適なデータを駆使し、ビジネスで成果を上げるための実用書。 顧客別DMや見込み客の見極めなど「顧客との関係性の視点」、高付加価値商品リストやセットメニューなど「製品からの視点」、利益最大化を実現するセールスミックスなど「財務の視点」といった具体的事例で、制度の高い、アクション(意思決定)につながる分析法を解説。

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。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。 いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。 いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。 本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

〈電子書籍版に関する注意事項〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。 【データを使いこなせない人は、もう生き残れない！】 データ分析に初めて触れる“フツーの”ビジネスパーソンに向けた入門書。 すべてのビジネスパーソンがITリテラシーを向上させ、データを利活用する術を身につけなければ、生き残れない時代が到来します。 本書は、著者ならではのユーモラスな語り口でデータ分析の必要性を説きながら、Excelを使った初歩的な実践を通して、不変的なデータ分析の基本や考え方、ビジネスで生かせるノウハウを伝えるものです。4章構成で、データ分析を取り巻く現状にはじまり、データ分析を身につける上でおすすめの学習方法、実際にExcelのサンプルデータを分析しながら会社で活用する方法まで幅広く解説しました。解説内容は、数学、統計、プログラミングを使わずに、ビギナーの方が挫折しないよう、わかりやすいものになっています。 本書では、これからの時代に目指すべき理想像として、ビジネススキルとデータ分析スキルを兼ね備えた「勇者型データ分析人材」を提唱しています。新たな理想を実現する勇者型データ分析人材への第一歩として、本書が入り口となるはずです！ 〈こんな方にオススメ〉 ○専門的ではないデータ分析の入門書をお探しの方 ○仕事でデータを活用したいが、何から始めればいいかわからない方 ○プログラミングや数学はわからないがデータ分析に興味がある方 〈本書の内容〉 ■PART1　GUIDANCE［導入］：なぜ、データ分析は重要か? ■PART2　STUDY［学習］：データ分析を学ぶ ■PART3　PRACTICE［実践］：データ分析を実践する ■PART4　ACTION［実行］：データ分析で会社が変わる 〈本書の特長〉 ○基本知識に加え、Excelを使った基本的な実践が解説されている ○データ分析を会社に浸透させるための具体策を伝える ○様々な学習法やステップアップの道程も示されている

※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。 幅広いQと実務的なA。 データで組織を変えるために 手元に置いておきたい一冊！ --滋賀大学データサイエンス学部教授 河本薫氏 推薦！ 本書は、データを活用し組織を変えたい人向けの データ分析プロジェクトの「攻略本」です。 「まずどこから手を付けるべき？」 「関心低い上司を説得するには？」 プロジェクトの検討段階から社内への浸透・活用まで、 企業内外で起こる複雑な課題にQ&A形式で答えます。

※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。 DXを取り巻くデータ活用の課題に立ち向かう 同じ指標で異なる結果が出てきていませんか？ Lookerではじめる、データガバナンスの強化！ Contents Part1：Lookerの基礎知識 Chapter1 データ活用とLooker Chapter2 Lookerとは Part2：データを接続・整形する Chapter3 データベースに接続する Chapter4 LookMLを理解する Part3：ダッシュボードを作成・活用する Chapter5 データを探索する Chapter6 データを可視化する Chapter7 ダッシュボードをシェアする Part4：Lookerの高度な活用 Chapter8 LookMLの高度な活用 Chapter9 ダッシュボードの高度な活用 Chapter10 キャッシュ・PDTの管理 Appendix Appendix1 ユーザーのアクセスレベルの管理 Appendix2 管理機能の概要 本書は、Lookerによってデータ活用を推進するための書籍です。BIツールとしてのLookerの特色は次の4つが挙げられます。 ・データを内部に保持しないアーキテクチャによるハイパフォーマンスなデータ処理が可能 ・Looker側でのSQL自動生成により、データ抽出が分析業務のボトルネックにならない ・データ定義を一元管理できることにより、データガバナンスを強化できる ・多彩なデータ活用方法 Lookerによるデータ蓄積とデータ分析の間でデータ定義を一元管理する役割や、可視化・分析した結果に基づいたデータ活用のアクションといった広範囲の役割を紹介します。 本書を用いてLookerを活用することで、DXが推進されることを目的としています。

※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。 データ分析プロジェクトの最前線で大手から中小までの現場を知る執筆陣だからこそ書ける問題解決の思考方法のエッセンスが凝縮。

※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。 「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を解説するシリーズ。 　第一弾である本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学べる。Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書。

※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。 ------------------------ 特典付きキャンペーン実施中! ! 本書(紙版、電子版とも)をご購入いただいた方に、特典PDFをプレゼントするキャンペーン実施中です! ●特典PDF内容 シェアOK！　図解・イラスト集 ●キャンペーンの申し込み方法についてはこちら。 book.mynavi.jp/pcbook/blog/detail/id=130870 ------------------------ ●著者「はじめに」より この本は、数式もプログラミング言語も一切出てこないデータ分析の書籍です。どうすればデータ分析を通じて価値ある意思決定を下せるかに焦点を当て、仮説の作り方、問題の解き方を授業のように解説し、書籍を読み終えた後に「自分もできそう！」と感じていただくことを目指しています。 データサイエンティストとして何度と失敗してきたわたしの経験から、このようなプロセスでデータ分析に取り組めば大きく失敗することは無い、データ分析は仮説が重要で観察力と洞察力が欠かせないといった話を盛り込んでいます。 「分析力」を身に付けてもらうことに主眼を置いているので、本書を読んでもコーディングが上手くなるわけではありません。しかし、問題との向き合い方は少なからず変わるはずです。 また、本書を1回読んだだけで劇的に「データ分析」が上手くなるとも言い切れません。何事も理論と実践のバランスが重要です。本書は理論がメインであり、ぜひ実践を通じて「書籍に書かれていたあの話は、こういうことだったのか！」と新たな気付きを得て欲しいと思います。気付きを通じて、より上手くなるはずです。 本書で語られるのは、解決すべき課題を問題として解像度高くとらえ、仮説を構築し、データを収集し、仮説を証明して結論を出し、意思決定につなげる、という一連のプロセスの解説です。 データ分析力を育てる教室の開講です！

変化の激しい今の時代，これまでの経験則だけでビジネスにおける重要な決定を下すことは難しくなってきました。そんなときに使われるのがデータ分析です。仮説を立て，データを活用して検証することで，カンや経験だけではない根拠にもとづいて意思決定をすることができます。 スマートフォン，IoTなどの普及により，企業はあらゆるデータを取得することができるようになりました。そんな中で，データの取得はエンジニアだけの仕事ではなくなってきています。ほしいデータをそのつどエンジニアに依頼していると時間がかかります。ビジネスパーソンがデータ分析力を身につけ，自らデータの収集，検証を行うことで，素早い意思決定が可能になります。こういった背景から，データ分析力で汎用的に使えるSQLを学ぶ必要性も高まっています。 本書では，データ分析のためのSQLという観点から，実務として活用できる必要最低限の知識をまとめます。到達目標は以下のとおりです。 ビジネスパーソンとしてデータ分析に必要なSQLの構文について理解できる 他の人が書いたSQL，もしくは自分が過去に書いたSQLを参考にして，ほしいデータを抽出することができる あえて難しい内容まで踏み込まないことで，SQL初心者でも挫折することなく，最後まで読み進めることができる本を目指します。 以下は，本書で扱う内容です。 エンジニアとしてではなくビジネスパーソンとしてデータ分析に必要なSQLの知識 SQLの読み解きができる能力を身につける 本書はただ読み進めるだけでなく，自分のPCにSQLを実行できる環境を構築し，ハンズオンで学びます。DBは，比較的導入が簡単なSQLite（DB Browser for SQLite）を使用します。自身のPCで実際にSQLを実行し，どんな結果が返ってくるのか確認しながら進めることで，ただの知識としてではなく，実務として使えるようなスキルが身につきます。

※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。 DX・AI時代における技術の本質を掴む！データ基盤技術の叡智とビジネス活用を徹底解説 ★大規模プロジェクトを複数手掛ける著者2名が執筆！ ★500ページ超のボリュームで包括的に解説！ 近年、データ活用の重要性が高まる一方で、適切な技術を選んで効果的に活かすことは容易ではありません。データ基盤の構築手段は多様化しているため、どの技術をどのように組み合わせるべきか迷う場面も多いでしょう。 本書は、ビジネスの成長に不可欠な「データプラットフォーム」の構築と活用について解説する一冊です。ユーザー行動やセンサーログなどのデータを収集・整理し、ETL処理やELT処理を経て価値ある情報に変換し、意思決定に活かす方法を紹介します。データ品質の維持や、効率的な分析手法についても詳しく解説しています。 DX（デジタルトランスフォーメーション）が進むなか、データとデジタル技術の役割はさらに重要になっています。本書では、Apache Sparkをはじめとする技術の選定や活用方法、設計の考え方を詳しく解説。最新技術だけでなく、将来の変化にも対応できる普遍的な知識を提供します。データを活用してビジネスの競争力を高めたい方、最適なデータ基盤を構築したい方は、本書を通じてデータプラットフォームの理解を深め、より効果的な活用を目指しましょう。 ＜本書で紹介する要素技術・原則（一部）＞ ・ログ転送：Fluentd ・アーキテクチャパターン：CQRS+ES、Delta、Kappa、Lambda、Lakehouse、メダリオンアーキテククチャ ・データフォーマット：Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta Lake ・データレイク：Apache Spark、Databricks ・データウェアハウス：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Treasure Data ・ストリーミング：Amazon Kinesis、Apache Kafka ・ジョブスケジューラ：Apache Airflow、Digdag ・ETL処理：Apache Spark、Embulk ・ELT処理：dbt ・BIツール：Metabase、Redash ・データサイエンス：A/Bテスト、LLM、MLflow ・設計開発：データメッシュ、ドメイン駆動設計（DDD）、RDRA ・法則・原則：DIKWモデル、SOLID原則、YAGNI原則 Chapter 1 データプラットフォーム概論 Chapter 2 データプラットフォームの構成要素 Chapter 3 ログ転送 Chapter 4 データ変換・転送（バッチ編） Chapter 5 データ変換・転送（ストリーミング編） Chapter 6 データプロビジョニング Chapter 7 データマネジメントを支える技術 Chapter 8 要件分析 Chapter 9 データプラットフォームの構築 Chapter 10 データプラットフォームの改善 ＜著者＞ 島田 雅年（Masatoshi Shimada） インターネット広告、動画メディア、リテール、金融、官公庁など、さまざまな業界のプロダクト設計や開発に従事。得意分野は、組織内のデータを整理して、企業価値の向上を目的とするビッグデータ処理基盤構築。データ活用の現場では、営業職などのビジネス職域における多彩な課題が存在するケースが多く、円滑なデータ提供を支えるデータプロビジョニングシステムの構築はもちろん、組織構築や教育支援などのコンサルティングも手掛ける。 藪本 晃輔（Kosuke Yabumoto） 10年以上にわたりインターネット広告のプロダクト開発に従事。大量のトラフィックを処理する広告配信システムをはじめ、データ管理システムや広告効果計測ツール、媒体収益化など、さまざまなインターネット広告関連プロダクトにて、プロジェクトマネージャーや開発責任者を歴任。ロケーションデータを活用したインターネット広告事業を展開する株式会社ジオロジックではCTOに就任し、データプラットフォーム構築を中心に、エンジニアリングマネージャーから設計・開発まで幅広く担当。現在はスマートニュース株式会社にて、エンジニアリングマネージャーとして広告システムの開発に従事。 ＜編集者＞ 丸山 弘詩（Hiroshi Maruyama） 書籍編集者。早稲田大学政治経済学部経済学科中退。佐賀大学大学院博士後期課程編入（システム生産科学専攻）、単位取得の上で満期退学。大手広告代理店勤務を経て現在は書籍編集に加え、さまざまな分野のコンサルティングや開発マネジメントなどを手掛ける。著書に『スマートフォンアプリマーケティング 現場の教科書』（マイナビ出版）など多数、編集書籍に『ブロックチェーンアプリケーション開発の教科書』『ビッグデータ分析・活用の ためのSQLレシピ』（マイナビ出版）など多数。 ※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。

月刊SoftwareDesign誌の2016年から2017年のデータベース特集をまとめました。データベースを開発・運用で活用するためのスキルや考え方が少しずつ変わってきています。本書では，二大巨頭のMySQLとPostgreSQLについてそれぞれの導入から使いこなしまで解説します。また，MySQLとPostgreSQLの機能的な特徴からアーキテクチャの違いなどを紹介します。最終章では，NoSQLをとりまく現状について解説します。

※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。 データベースシステムの名著、20年ぶりの改訂！ 本書は、おもに情報系学科におけるデータベース教育を想定して、データベースシステムの基礎を解説したものです。1996年発行の『データベースシステム』の改訂版です。 本書のカバーする範囲は、データベースシステムの基本概念（1章）、データモデリング（2章）、リレーショナルデータモデル（3章）、リレーショナルデータベース言語SQL（4章）、より高度なSQL（5章）、リレーショナル論理（6章）、リレーショナルデータベース設計論（7章）、物理的データ格納方式（8章）、問合せ処理（9章）、同時実行制御（10章）、障害回復（11章）、オブジェクト指向データベースシステム（12章）です。 各章末に演習問題を付けて、その解答も掲載しています。 今日、マルチメディアのみならず、AIやIoTといった大規模データ処理により、ますます世の中のデータ量は増加しています。また、ITインフラにおいては仮想化やクラウドが当たり前の技術となり、データを取り巻く環境は20年前とは大きく様変わりしました。データベースシステムを貫く基本概念こそ変わりませんが、この20年間の新しい技術を取り込み、改訂2版として発行するものです。 1章　データベースシステムの基本概念 2章　データモデリング 3章　リレーショナルデータモデル 4章　リレーショナルデータベース言語SQL 5章　より高度なSQL 6章　リレーショナル論理 7章　リレーショナルデータベース設計論 8章　物理的データ格納方式 9章　問合せ処理 10章　同時実行制御 11章　障害回復 12章　オブジェクト指向データベースシステム

本書はデータベース初心者およびPostgreSQL初心者向けの入門書です。データベースとは何か？からPostgreSQLのインストール、SQLの実行、トランザクションについて、レプリケーション、バックアップまでを解説しています。

※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。 過去に出題された問題の中から厳選して収録。近年の出題傾向と重点項目を完全網羅。チェックボックスを利用し、「よく出る問題」「苦手問題」を把握することで、効率よく問題内容と関連知識を習得可能。

※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『Software Design』のデータベースに関連する特集記事を再収録した書籍です。 プロダクトに依存しないデータモデリングの基本をはじめ，基本命令文はもちろん，複雑な集計を行うSQLの書き方，MySQLを扱う際に必須となるデータ型／インデックス／トランザクション／デッドロック／レプリケーションの5大基本機能を解説しています。 さらに，AWSの人気データサービスであるAmazon RDSとAmazon DynamoDBの使い分けポイントも紹介。 現場ですぐに役立つデータベースの知識が身に付きます。

※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。 データベースについて「わかったような感じ」ではなく、きちんと理解したいと思っているあなたのために、Accessデータベースの基本をわかりやすく解説した入門書です。「Accessの勉強をはじめたいけれどハードルが高すぎる。覚えることが多すぎてよくわからない。どうにかして最初のとっかかりが欲しい！」と思ったことはありませんか？ 本書はよく聞くデータベースやクエリやテーブルとはどういうものか、データベースの作り方、リレーショナルとはどういう意味なのか、フォームやレポートの作り方、他人にも使ってもらいやすいインターフェイスの準備など、Accessについてゼロから丁寧にわかりやすく解説しています。サンプルのダウンロードサービス付き。

WEB+DB PRESS plus 徹底攻略シリーズでは，Webアプリケーション開発のためのプログラミング技術情報誌『WEB+DB PRESS』の掲載記事をテーマ別に厳選し，再編集してお届けします。『データベース徹底攻略』では，データベースの設計，SQLの使いどころから，オープンソースRDBMSの代表格であるMySQL，最近普及が進むMongoDBやRedisなどのNoSQL，Amazon Web Services上で大規模データ分析を行えるRedshiftなど，最新かつエンジニアにとって役に立つノウハウを一冊にギュッとまとめました。

RDBMSの基本や「このSQLはなにをしているのか」といったことへの理解は，どのような専門をもつエンジニアにとってもいまだに必須となる知識の一分野であり続けています。本書は，データベースという概念にはじめて触れる新人エンジニアが，データベース周辺技術の基礎知識をまんべんなく学び，標準的なSQLの文法を豊富な図版と実践をとおして身に付けるためのはじめの一歩となる本です。

データベースの基礎知識と、設計・操作するための使い方を１冊でわかりやすく解説します。本書のテーマは、コンピュータ・システムで重要な役割を果たしている「データベース」です。その基礎知識をイチから説明したうえで、データベースの設計で使われるE-R図と、データベースの実装で使われるSQLを詳しく説明します。Pythonを使って、データベースを利用するプログラムの作り方も示します。これらを知れば、データベースの仕組みが具体的にわかるだけでなく、その作り方も具体的にわかります。

今やプロ野球の現場では、あらゆることがデータで分析されている。選手の評価軸も変わり、打率や打点、投手の勝利数といった従来型の指標は、ＭＬＢではもはや重視されていない。野球は、従来とは違うスポーツに進化したのだ。こうした「データ・ボール革命」の担い手となったのがアナリストたちだ。プロ野球の現場の隅々にまで入り込んだ彼らによって、野球はどう変わってきたのか。その深層をレポートする。

本書は、プロとしてデータマイニングを行うための教養を身に付けるための1冊です。 データを分析するための知識を技術について、統計・エンジニアリング・ビジネス・倫理の基礎知識を解説しています。 データマイニングを始めようとしている人にオススメの1冊です。 【序文より抜粋】 　本書では、データマイニングエンジニアを志す方が、独学で散在している知識を体系的に得られるようになるための基礎的なトピックスを列挙しました。結果的に理論寄りになっていますが、抽象度が高くなりすぎないように配慮しています。またトピックスを提示する順に気を配り、本書を頭から読むことで最も理解が深まるような構成を心がけました。そのために一般的な説明とは多少順番が前後する部分がありますが、ねらいがあってのことです。 　また、エンジニアリング以外のトピックスに比較的多くの紙面を割きました。具体的には、「指標を考える」や「技術者倫理」の章です。さすがに網羅的にとはいきませんが、エンジニアにとって有用と考えられる知識を特に記しました。これも一般的な説明方法は採用せず、エンジニアにとってはわかりやすいたとえ話を採用するなどの配慮をしております。 　このように「データマイニングエンジニアを志す方」に向けて書いてはおりますが、実はほかの分野ですでにご活躍で、その分野のドメイン知識を持ち、しかし何らかの事情で「データマイニングに取り組むことになった方」にこそ、ぜひ読んでいただきたいと考えております。

データを使い、業務改善をしてビジネスに貢献する。その担い手として情報システム部門が期待されています。本書はデータを整え、活用する「データマネジメント」の体系を提示し、計画の立て方、取り組む際の勘所、実例を網羅した一冊です。 　複数システムに散在するデータの統合手法について一章を設けました。企業合併や国際化にあたって必須の活動です。さらに著者が30年かけて分析した「データモデルパターン」を初公開しました。商品管理、価格、契約、予実対比のパターンを見ると、業務の改善や設計の糸口が得られます。 　手法ごとに実践事例を掲載しました。ビッグローブ、ホンダ、ヤマハ発動機、NTTデータ、大成建設、JCBの実務者が寄稿しています。

本書は生成AIの活用を視野に入れたデータマネジメントの仕組みをつくるための教科書です。データ活用は経営者の号令、IT部門のデータ基盤整備、現場の業務担当者のデータ入力だけでは不十分です。データ活用とは、立場も役割も異なる人々が、同じ目標に向かって協力し合う「One Team」で実現する総力戦に他なりません。本書は、この三者の溝を埋めOne Teamとして機能するための「仕組みづくり」を解説します。データ活用の主役である三者がそれぞれの立場からなぜデータマネジメントに取り組むべきなのか、データマネジメントを仕組み化する「データ活用プロセス管理」「データアーキテクチャー管理」「マスターデータ管理」「データセキュリティー管理」「データ品質管理」「メタデータ管理」「データガバナンス」で何を実践すればいいのか、AI時代を見据えてこれからのデータマネジメントがどう進化していくのか――。具体的に示します。

データを制するものはビジネスを制す データから価値を生むための知識を網羅 データは現実の世界を映し出す。外界が生きているのと同じようにデータも生きている。実在する商品、製品、サービス、人材、不動産に品質があるようにデータにも品質がある。高品質データは資産であり、モノやコトの状態、モノやコトの多様な関係を正確に描写する。データは企業活動を支えるインフラであり、価値を提供する。データを活用して高度な決定を下し、業務を自動化し、市場を把握し、未来を予測できる。 本書『データマネジメント知識体系ガイド第二版 改定新版』はデータから価値を生み出す方法を様々な角度から解説したものである。国際的に著名で経験豊かなデータマネジメント・プロフェッショナルの知見が全17章に詰まっており、データのデザインからオペレーション、セキュリティと品質、メタデータ／マスターデータの管理、そしてデータガバナンスまで、やるべきことが詳述してある。 初めに各章のイントロダクションを通読するのもよし、興味がある章を選んで熟読するのもよし。経営者、業務担当者、IT担当者、コンサルタント、それぞれの役割に応じたやるべきことが見えてくるはずである。

※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。 データマネジメントとは、データを資源として、ビジネスに活かせる状態を継続的に維持し、進化させていくための組織的な営みです。昨今、社会全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れや⽣成AIの普及を背景に、データマネジメントの重要性は⾼まっています。 本書は、「データマネジメントの実態と最新動向」の第⼆弾となるもので、⽇本企業におけるデータマネジメントの取り組みの実態を、アンケート調査の結果をもとに多⾓的に分析し、明らかにします。また、データマネジメントを⾼度化する製品・サービスについて、主要なベンダーへの取材をもとに、各社のビジネス動向や戦略を解説。データマネジメントにおける技術的・ビジネス的なトレンドを整理します。顧客のDXやデータマネジメントを⽀える企業や、データマネジメントに取り組む企業にとって、必携の1冊です。 第1章の「データマネジメントの概況」では、DXの進展を背景としたデータマネジメントをめぐる状況の変化や、企業のデータ活⽤における技術的・ビジネス的なトレンド、課題や今後の展望などを解説します。 第2章「ユーザー企業におけるデータマネジメントの実態」では、幅広い企業に対するデータマネジメントの取り組みに関するアンケート調査の結果を掲載。企業のデータマネジメントの実態を解説します。 第3章「製品・サービスの動向と主要ベンダーの戦略」では、データマネジメントを⾼度化する製品・サービスについて、主要なベンダーへの取材をもとに、各社の製品・サービスの特徴やビジネスの動向、戦略を解説します。

※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。 近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進やデータドリブン経営などの観点から、データを資源としてビジネスに活用できる状態を維持していくデータマネジメントの重要性は高まっている。一方で、日本企業におけるデータマネジメントの取り組みは、一部の先進企業を除き、道半ばである。企業内でデータが散在し把握できていないことや、データマネジメントとシステム保守・運用の混同、事業部門の関与の不足、人材不足など、様々な課題が存在する。 本書では、企業のデータマネジメントの取り組み実態を調査し、マスターデータマネジメントやデータ統合といったデータマネジメントの各領域の取り組みの状況や、組織や予算などの実状、企業が抱える課題などを解説している。また、データマネジメントに関連する製品・サービスについて、最新動向やベンダー各社の戦略をまとめている。 第1章「データマネジメントの概況」では、データマネジメントを構成する要素やその歴史、価値を解説。また、企業へのアンケート調査の結果をもとに、日本企業におけるデータマネジメントの取り組みの実態や課題を分析している。さらに、データマネジメントに関連する製品・サービスの最新動向や、データマネジメントをめぐる将来展望についてまとめている。 第2章「企業のデータマネジメントの取り組み実態調査」では、データマネジメントの取り組みに関する、企業へのアンケート調査結果を収録している。 第3章「製品・サービスとベンダーの戦略」では、データマネジメント関連の製品・サービスを展開する主要なベンダーへの取材調査結果を、製品・サービスごとに収録し、特徴やビジネスの状況、事業戦略や将来展望などをまとめている。

■「データマネタイゼーション」（Data Monetization）とは、「データで稼ぐ」こと。企業や組織がデータを単にためこむのではなく、社外に販売して収入を得たり、自社の経営改善に活用したりすることで、新たな価値の創造につながる取り組みを指す。多様な企業規模や業態で広がるビジネスチャンスの最新潮流と事例を紹介。 ■あなたの会社や組織には、存在があまり知られないまま保管・蓄積され続けているデータがないだろうか。顧客との取引記録や従業員に関する情報、製造設備の検査結果、マーケティングの効果測定――あらゆるモノがネットにつながるIoT機器が生み出す大量のデータなども加わり、企業が蓄積するデータは今この瞬間も増え続けている。これら「埋もれたデータ」を掘り起こして新たな加工や分析を加えることで、新たな企業の「資産」として課題解決や成長に結びつけることはできないか。基本的な考え方から最新動向まで解説する。

【欠けているピースは「データモデリング」だった。】 本書のテーマは「データモデリング」と「基幹系システム」です。 Web上で台頭しつつある新たなビジネスは、新たな基幹系システムを必要としています。一方、既成ビジネスでは、モノリシックで硬直的な基幹系システムをしなやかな姿に変えていく必要があります。 基幹系システムの中核には「構造化されたビジネス記録」＝「帳簿」があります。そのデザイン、つまりデータモデリングがいずれの取り組みにおいてもカギですが、データモデリングが真価を発揮するには、その知識体系を現代的に仕立て直す必要があります。 本書では、「活動のシステム」と「経営管理のシステム」という線引きを導入し、2つの領域で異なる帳簿特性を踏まえて、分散／非同期／疎結合な基幹系システムのための実践的データモデルを詳説します。さらには、データモデル理論の基礎にも新たな光をあてて、論理削除、テーブル分割、履歴管理といった共通論点に解決の糸口を提供し、支持を得ているドメイン駆動設計との関係性を探究します。 ■こんな方におすすめ ・業務システム・基幹系システムのエンジニア、プログラマー ・業務寄りの専門知識はなくとも2～3年程度の実務経験をもち、より幅広いシステム開発に関わりたいと考えている方 ・ドメイン駆動設計やマイクロサービスなどに取り組んでいるが、既存の情報だけでは不十分と感じている方 ■目次 ●第1部 基幹系システムとデータモデルの現在的意義 第1章 基幹系システムとデータモデリング──新たなビジネス、新たな帳簿デザイン 第2章 基幹系システムの構造──活動のシステムと経営管理のシステム 第3章 基幹系システム設計のアプローチ──帳簿のデザインとデータモデリング ●第2部 データモデリングの実践 第4章 活動のシステム（SoA）──残概念に基づく業務・帳簿の分割 第5章 経営管理のシステム（SoM）──多次元、バージョン、ビジネス・ルール 第6章 会計から生まれ、会計に回帰する──SoAとSoMの分離、帳簿の純化と進化 第7章 ソフトウェア設計とデータモデル──用途から道具への転換 ●第3部 分散／非同期／疎結合の基幹系システムへ 第8章 帳簿の分割と結果整合性──分散／疎結合な基幹系システム 第9章 マスターの共有──エンティティとロール方式 第10章 SoMとSoAの疎結合化──変わるものと、変わらぬもの ●第4部 モデリングのファウンデーション 第11章 データモデリングの基礎理論──図的記法とメタモデル 第12章 偶有的複雑性に対処する──論理削除、テーブル分割、時系列データほか 第13章 概念／論理／物理データモデル──ただひとつのデータモデル 第14章 データモデルとドメインモデル──ドメイン駆動設計への共感と批判 終章 ドメインを駆動する設計 付録 主キー値集合を用いたリレーショナルモデル ■著者プロフィール 杉本啓：株式会社フュージョンズ代表取締役 CEO。プログラマー。コンサルティング会社アーサー・アンダーセン（現アクセンチュア/PwC）にて、生産管理、会計およびそれらの周辺領域で、システム開発／業務改革プロジェクト多数を推進。連結会計パッケージソフトウェアの開発責任者を務める。独立して経営管理クラウドfusion_placeを開発。事業展開のためフュージョンズを創業。フュージョンズ：https://fusions.co.jp/　X（旧Twitter）：@sugimoto_kei

「データ利活用」の知識を体系的に整理した1冊！ 本書では、データ活用を「今あるデータを活かすこと」、データ利活用を「（既存の データを問わず）利益になるようにデータを用いて活かすこと」と捉えています。 DXを背景に、企業に蓄積されたデータをビジネスに活用する動きが活発です。しかし、 「思うほどビジネス成果に結びついていない」とお悩みの方が多いのではないでしょうか。 成果が出ていないのは、データ活用に留まっているせいかもしれません。 本書は、データ利活用の知識を体系的にまとめた基本書です。データ利活用のステップ ごとに必要なビジネス知識・スキルを整理し、データ利活用と関連づけて説明しています。 図解と具体例を多く用いて、「利益を生み出すために、データをビジネスに活かす」方法 を紹介しています。 筆者は、独自に構築した自社パネルを強みに、意識データや購買データなど、様々な 生活者のデータを用いて国内年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミル。 社内に蓄積された知見を活かしながら、企業のデータ利活用支援事業として コンサルティングサービスも展開しています。 【こんな方におススメします！】 ・データ利活用の業務に関わるビジネスパーソン ・組織としてデータ人材を育成・底上げしたいと考えているマネジメント層 ・ビジネスサイドの発言が理解できず困っているデータアナリストやエンジニア、 　データサイエンティスト ※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。

●今こそデータの力で、日本の「停滞と分断」を乗り越えよ！　●新しい民主主義の形をつくる「データ共鳴社会」のグランドデザイン　昨今データを活用した社会の在り方が各所で議論されているが、中央集権的なディストピアの到来を危惧するなど、不安の声も根強い。しかし、LINE×厚生労働省「新型コロナ対策のための全国調査」などに携わり、データサイエンティストとして科学を駆使した社会変革に挑む著者は、データは「価値＝貨幣」というこれまでの大前提を覆し、多様な価値が交換可能になる「産業革命以来の大変化」をもたらすと言う。したがってむしろデータは、人々を経済合理性至上主義から解放し、多種多様な価値観が共存する「新たな民主主義の礎」を築くと語る。そこで本書では、この「データ共鳴社会」の未来図について、様々な事例をもとに解説。読めば、ポスト資本主義における、データ社会のグランドデザインが見えてくる！

本書では、データリテラシーの重要性とその向上方法を個人および組織の二つの観点から詳しく解説しています。 まず、個々のデータリテラシーの向上について、データの正しい理解と活用方法を詳細に説明します。データリテラシーはビジネスパーソンにとって必須の能力であり、効果的なデータ活用のためには先行指標を設定し、そのデータを基に競争優位を確立する方法を学びます。また、個人が課題に基づいたデータを収集し、新たなデータを創造することの重要性についても触れています。 次に、組織全体のデータリテラシーを高めるための具体的な方法について解説します。データアクセシビリティ、双方向的なデータ組織、データカルチャーの育成を柱とし、データ管理や組織基盤の整備について取り上げます。組織内データの管理・統合には、ETLツール、データウェアハウス、データメッシュなどの活用が効果的です。 続いて、データプロジェクトの実施と展開について述べています。組織内でデータプロジェクトを開始し推進するためには、BIツールの導入やスキル向上が鍵となります。また、チャンピオンの育成や社内コミュニティの活性化を通じて、データプロジェクトの横展開を目指し、経済的かつ組織的なアプローチが企業のデータカルチャーを強化し、データドリブンな意思決定を促進します。 最後に、データアクセシビリティの向上について、具体的な事例を紹介します。通信系商材の販売レポート作成業務の自動化を通じて、データの収集から加工、可視化までのフローを効率化し、業務を大幅に改善したプロセスについて説明します。従来の複雑な手作業に依存していたデータ加工フローを、Tableau Prepで自動化する事例が取り上げられています。 本書は、個人および組織がデータリテラシーを向上させるための実践的なアプローチを提供します。

地球環境やエネルギー問題，男女賃金格差，少子高齢化，外国人受け入れ，子育てや女性の社会進出，金融リテラシーなど，社会の様々な課題を考えるための資料やデータを読み解くスキルをテーマごとにわかりやすく解説します．誤った情報に踊らされず自ら考えて判断するため基礎的な情報活用能力を身に付けよう．

内閣支持率の世論調査 「朝日新聞」調査）支持率38％、不支持率42％ 「産経新聞」調査）支持率34.7％、不支持率56.1％ どうしてこうなる！？ 調査１）回答者1万人　死刑制度廃止に賛成70％　 調査２）回答者600人　死刑制度廃止に反対70％ どっちを信じる！？ 市場調査、過剰広告、動員アンケート、世界大学ランキング……巷にあふれる情報に騙されるな！ 「内閣支持率○○%」「顧客満足度No.1」「○○人に○人が利用」「○○ランキング第一位」……。現代人は膨大な情報に囲まれ、日々アンケート結果やランキングの数字を目にしている。しかし、そこには統計や調査手法の罠があり、真に受けると誤解するものだらけなうえ、ネット社会ではウソの言説が独り歩きしがちだ。ニュースや広告、キャンペーンなど、世の中に流布する「データに基づく話」には、どんな誤りがあるのか。実例を挙げてデータの裏にある問題点を解説し、騙されない方法を伝える。無意識にデータを過信し、「思い込み」で社会を見ないようにするための処方箋。 【目次】 まえがき 第一章　「ネット・アンケート」に潜むウソ 第二章　すべての「ランキング」は参考値 第三章　「うまい話」には裏がある 第四章　データ・リテラシーを鍛える あとがき 参考文献

「IoT（インターネット・オブ・シングズ）を導入してみたが、見るべき成果が出ない」「AI（人工知能）を活用したいが、何に使ってよいのか見当がつかない」。そんな悩みを抱える経営者やIT担当者が増えています。 　本書は悩みにDX（デジタルトランスフォーメーション）の第一人者がずばり答える待望の一冊。AIやIoTといった手段に惑わされず、経営上の目的の実現に向けデータを活用する「データレバレッジ」の発想を学びましょう。 　データレバレッジは、経営意志の達成や経営課題の解決に向けた取り組みをデータ収集・分析により加速させる方法論。経営視点で何のために、どんなデータを、どこで活用するのかを整理し、そのうえでAIやIoTなどの適切なツールを活用する。これにより従来の場当たり的な施策と違い大きな成果が得られるはずです。 　本書では、ビジネスで必要となるデータの本質や、データレバレッジの方法論の体系に加えて、すぐに実践できる具体的なアクションも詳しく解説しました。さらに基幹系などレガシーシステムからデータを解放して活用するための施策などにも言及しています。 　膨大なデータの活用により猛威を振るうGAFA（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン）の強みや事業戦略を分析し、日本企業の戦い方についても豊富な事例を基に解説しました。 　データレバレッジはDXを推進するためにも、強力な武器となります。前著の『デジタルトランスフォーメーション』『デジタルトランスフォーメーションの実際』と併せてお読みになれば、DXとデータ活用への知見をさらに深めることができるでしょう。

AIの民主化！ DataRobotで AIドリブンな意思決定を実現！ 【本書の概要】 本書は、データ準備からAI（機械学習）モデルの生成、モデルの実運用化などデータ・AI活用のステップを エンドツーエンドで自動化してくれる「DataRobot」を利用してAIのビジネス活用を実現する手法を解説した書籍です。 DataRobotを使えば、データサイエンティストやAIエンジニアのように専門知識を持たないユーザーでも、 シチズンデータサイエンティストとしてAI活用の最先端に立ち、AIドリブンな意思決定を実現できます。 【対象読者】 ・ビジネスアナリスト：BIツールやSQLなどを使ってデータ分析をしている方 ・マネジメント層：「AIで何かをやれ」ではなく、最低限のAIの知識を持って技術者と話せるようになりたい中間管理職の方 ・エンジニア：統計分析やプログラミングなどの技術を日常的に使っているものの、AI技術には馴染みのない方 【本書の特徴】 本書はDataRobot初心者に必要となる前提知識、基本操作、データ準備、モデル生成、モデルの評価・解釈などにおける ベストプラクティスを網羅した入門書です。 また業務活用編として自社のビジネスに合わせた利用方法のヒントも紹介しています。 【著者プロフィール】 中山晴之、小島繁樹、川越雄介、香西哲弥 DataRobot Japan 執筆メンバー。 【著者・監修者プロフィール】 シバタアキラ（DataRobotJapan チーフデータサイエンティスト） 世界のトップデータサイエンティストが働くDataRobot, Inc. にて、日本事業の技術責任者。 ※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。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 ExcelやGoogleスプレッドーシート、APIなどを使ってクローラーをプログラミングし、簡単な操作で効率的にデータを集める手法を解説していきます。 企業情報、株価情報、Amazonの新刊情報、商品の口コミデータ、Google検索、Twitterのエゴサーチ、iTunes/Google Playのアプリランキングなど、さまざまな役立つデータを収集する方法を、実例と手順でしっかり、優しく解説していきます。

営業から属人性を排除する―― セールスDXをベースにした 組織の成果直結型の営業スタイルに生まれ変わるための方法 先進国（G7）の中でも、過去50年間 最も低いとされている日本企業の営業生産性。 従来の、個々人の成果が可視化できない旧体制の営業スタイルから データをフルに利活用し、ひとつの戦略の下で有機的にチームが動くことで、 成果を最大化し、持続させる。 近年注目される「セールス・イネーブルメント」とは何か。 これから導入したいと考えている皆さまへ、 企業の大小を問わず、セールス・イネーブルメント推進の 具体的な方法を、用語解説を含め平易に解説した決定版・教科書。 現在、セールス・イネーブルメント推進の第一線で活躍する 株式会社ナレッジワーク　麻野耕司氏 株式会社R-Square&Company　山下貴宏氏 TORiX 株式会社　高橋浩一氏 EY ストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社　千葉友範氏 への特別インタビューも掲載！ 【目次】 【目次】 はじめに 第1部　セールス・イネーブルメントとは何か CHAPTER1 セールス・イネーブルメントとは？ CHAPTER2 セールス・イネーブルメントはなぜ注目されている？ CHAPTER3 NTT コミュニケーションズにおける導入と運用 CHAPTER4 セールス・イネーブルメントの基本エッセンス 第2部　セールス・イネーブルメント導入の壁と処方箋 CHAPTER1 セールス・イネーブルメントが浸透しない理由 CHAPTER2 セールスDX 実現のための３段階 CHAPTER3 日本におけるセールス・イネーブルメントの４つの壁 第3部　セールス・イネーブルメントの実装手段 CHAPTER1 セールス・イネーブルメントのリソース配置 CHAPTER2 エッセンス１：データ収集 CHAPTER3 エッセンス２：ナレッジ化と戦略策定 CHAPTER4 エッセンス３：ナレッジマネジメント CHAPTER5 エッセンス４：トレーニング CHAPTER6 エッセンス５：インサイト CHAPTER7 エッセンス＋１：カルチャー 第4部　目指すべき営業スタイル EXPERT INTERVIEW1　株式会社ナレッジワーク　麻野耕司 EXPERT INTERVIEW2　株式会社R-Square&Company　山下貴宏 EXPERT INTERVIEW3　TORiX 株式会社　高橋浩一 EXPERT INTERVIEW4　EY ストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社　千葉友範 おわりに 謝辞

間違わないデータ分析に必要とされる、統計の数学的知識を、数式を使わずに、グラフ図と日常的な例などで概説した読み物。例に挙げられている題材は、米国大統領選挙、肥満の定義、ＮＢＡのシュートランキング、失業率、くじの当選確率など。 解説は、統計の処理に使われる数学の知識を、「なぜそういう概念が必要なのか」、「どのように使い、どういう結果を得るのか」、「その知識を持っていないと、どういう間違いを引き起こすか」というレベルに落とし込んで、丁寧に説明します。 意思決定を狂わす、世の中にはびこるデータの間違った解釈を数学的に正します。

※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。 ［商品について］ ―統計学は、数値の寄せ集めである「データ」を「情報」に変える― データに基づいて判断を行うときに考慮しなければならないデータのばらつきという不確かさを、確率モデルという形で表して分析を行う方法として、統計学の検定や推定という方法がある。本書は、主に学部生を対象として、この確率モデルに基づく統計学的分析の基礎的な考え方を、データ分析の基礎であるグラフから母集団を想定しない分析まで、図と数式で分かりやすく解説する。これから本格的に統計学を学びたい方にとっても格好の一書。 ［目次］ １　グラフ：データの図示 　　１.１　１変量の場合 　　　　　　ヒストグラム 　　　　　　棒グラフ（柱状グラフ、柱状図）と折れ線グラフ 　　１.２　２変量の場合：散布図 ２　統計量 　　２.１　１変量の場合 　　　　　　位置と散らばりの指標（平均、分散など） 　　　　　　データの標準化 　　　　　　分布の形状の指標（歪度と尖度） 　　　　　　順序統計量（中央値など） 　　　　　　ヒンジと箱ひげ図 　　２.２　２変量の場合 　　　　　　共分散 　　　　　　相関係数 　　　　　　回帰分析と相関係数 　　　　　　回帰（regression） 　　　　　　擬似相関と変量間の関係 　　　　　　順位相関係数 　　補足２.Ａ　計算の有効桁 　　補足２.Ｂ　和と積の記号：ΣとΠ 　　補足２.Ｃ　データに定数を足した場合、掛けた場合の平均と分散 　　補足２.Ｄ　標準得点の平均値と分散・不偏分散 　　補足２.Ｅ　順序統計量をｐ：１－ｐに内分する値 　　補足２.Ｆ　相関係数と内積 ３　検定 　　３.１　検定の考え方 　　　　　　２項検定（帰無仮説と対立仮説） 　　　　　　２項検定の例 　　３.２　正規分布を仮定する検定 　　　　　　平均値の差のｔ検定(条件間で独立なデータの場合) 　　　　　　等分散の仮定を置かない場合 　　　　　　平均値の差のｔ検定(条件間で対応のあるデータの場合) 　　　　　　等分散の検定 　　　　　　相関係数の検定 　　３.３　ノンパラメトリック検定 　　　　　　カイ２乗検定：適合度の検定 　　　　　　分割表の分析：分布の違いの検定 　　　　　　分割表の分析：カテゴリの独立の検定 　　補足３.Ａ　メタ分析 ４　分散分析 　　４.１　多重比較 　　４.２　分散分析の考え方と方法 　　　　　　被験者間１要因の場合 　　　　　　被験者内１要因の場合 　　　　　　被験者間２要因の場合 　　　　　　その他の分散分析 　　４.３　重回帰分析と分散分析 　　補足４.Ａ　球形仮定（the assumption of sphericity） ５　効果量と検定力 　　５.１　平均値の差の効果量（独立なデータの場合） 　　５.２　分散分析の場合の効果量（被験者間１要因） ６　推定 　　６.１　点推定（モーメント法） 　　　　　　不偏推定量と一致推定量 　　６.２　区間推定 　　６.３　最尤法 　　　　　　尤度関数 　　　　　　尤度比検定 　　　　　　情報量基準ＡＩＣ 　　　　　　信頼区間とフィッシャー情報量 　　６.４　ベイズ的方法 　　６.５　ブートストラップ 　　　　　　ノンパラメトリック・ブートストラップ 　　　　　　パラメトリック・ブートストラップ ７　母集団を想定しない分析 　　７.１　ランダマイゼーション検定 　　７.２　サブサンプルによる分析 　　　　　　データの収集方法に構造がある場合 　　　　　　データの収集方法に構造化がない場合 付録　確率 　　　Ａ　集合 　　　　　Ａ.１　定義 　　　　　Ａ.２　集合の演算 　　　Ｂ　数え上げることのできる事象の確率 　　　　　Ｂ.１　基礎的性質 　　　　　Ｂ.２　条件付確率と独立 　　　　　Ｂ.３　期待値 　　　　　Ｂ.４　ベイズの定理 　　　　　Ｂ.５　補足 　　　Ｃ　積分 　　　　　Ｃ.１　１変数関数の積分 　　　　　Ｃ.２　多重積分 　　　Ｄ　連続量の確率 　　　　　Ｄ.１　分布関数 　　　　　Ｄ.２　条件付確率密度関数 　　　　　Ｄ.３　期待値・平均・分散 　　　Ｅ　確率の例 　　　　　Ｅ.１　ベルヌーイ分布 　　　　　Ｅ.２　２項分布 　　　　　Ｅ.３　正規分布 　　　　　Ｅ.４　カイ２乗分布 　　　　　Ｅ.５　ティ分布 　　　　　Ｅ.６　エフ分布 　　　　　Ｅ.７　非心カイ２乗分布 　　　　　Ｅ.８　非心ティ分布 　　　　　Ｅ.９　非心エフ分布 　　　　　Ｅ.10　２変量正規分布 　　　付表１～付表５ 解答例 引用・参考文献 ［担当からのコメント］ 私たちの生活に欠かすことのできない統計分析は、文系・理系を問わず現代学問体系の基礎知識といっても良いのではないかと思います。学生の方はもちろん、仕事で統計を学ぶ必要があるという方にとっても有用な内容となっています。 ［著者紹介］ 岡本 安晴（おかもと やすはる） 1972年、京都大学理学部（数学専攻）卒業 1977年、京都大学大学院文学研究科博士課程（心理学専攻）単位取得満期退学 1983年、文学博士（京都大学） 日本女子大学名誉教授 専門領域：心理学データ分析、心理学シミュレーション 主要著書及び論文 「Delphiで学ぶデータ分析法」ＣＱ出版社　1998． 「計量心理学」培風館　2006． 「聴取実験データにおける統計的分析・尺度」日本音響学会誌　1999, 55, 723-729． 「エントロピー最小化基準による適応型テスト―テスト情報関数の問題点―」日本テスト学会誌　2007, 3, 36－47．

社内のデータは宝の山！ 月間残業時間マイナス１０時間！ 社内の問い合わせ対応が年間１５６時間減！ １０年間赤字部門が営業利益６１００万円！ コロナ禍、少子高齢化、増税、円安、物価高、人手不足…… 売上を簡単には伸ばしにくい時代でも、 利益を最大化する方法があります。 それが 「データドリブン経営」。 社内データをリアルタイムで活用。 業務を効率化して、生産性を高める 「超効率経営」 です。 ＩＴ、ＤＸは難しそうという 社長さんも大丈夫です。 集めるべきデータは5つだけ。 ＩＴ、ＤＸで大切なのは 操作技術より利用技術、 どう活用するかです。 データを蓄積できていない会社でも 社内でデータの活用を展開し、 定着させるポイントも解説。 データを活用して、 御社の利益を最大化する方法、教えます。 社長は「勘」「なんとなく」「思い」ではなく 「データ」で決定する！ ■目次 ●第１章　会社のデータは、宝の山 ・データドブリン経営の４つのプロセス ・社内で眠っていたデータを業務改善に役立てる ・生産性を上げるには、「定量データ」と「定性データ」の両方を分析する ほか ●第２章　データを可視化して生産性を高め、利益を上げる ●第３章　データを分析して売上を伸ばし、利益を上げる ●第４章　データの活用を社内で展開する ●第５章　データを集め、整理整頓する ●第６章【事例編】データを活用した超効率経営 ■著者　小山　昇（こやま・のぼる） 株式会社武蔵野　代表取締役社長 1948年山梨県生まれ。東京経済大学卒。 1976年日本サービスマーチャンダイザー（現・武蔵野）に入社。 一時期、独立して自身の会社を経営していたが、1987年に株式会社武蔵野に復帰。 1989年より社長に就任。赤字続きだった武蔵野を増収増益、売上75億円（社長就任時の10倍）を超える優良企業に育てる。 2001年から同社の経営のしくみを紹介する「経営サポート事業」を展開。 現在、750社超の会員企業を指導。450社が過去最高益、倒産企業ゼロとなっているほか、 全国の経営者向けに年間240回以上の講演・セミナーを開催している。 1999年「電子メッセージング協議会会長賞」、2001年度「経済産業省・大臣表彰」、 2004年度、経済産業省が推進する「I T経営百選・最優秀賞」をそれぞれ受賞。 2000年度、2010年度には日本で初めて「日本経営品質賞」 を2回受賞。 本書は、コロナ禍にもかかわらず過去最高益を実現した武蔵野の超効率経営の全貌を公開。 データに基づく生産性最大化のしくみを紹介する。 『4万人の社長・幹部がベンチマークしたすごい会社の裏側（バックヤード）！』 『小山昇の“実践”ランチェスター戦略』 『99 %の社長が知らない銀行とお金の話』 『無担保で16億円借りる小山昇の“実践”銀行交渉術』（以上、あさ出版）、 『門外不出の経営ノート』（ダイヤモンド社）、 『新版 経営計画は１冊の手帳にまとめなさい』（KADOKAWA）、 『改訂3版 仕事ができる人の心得』（CCCメディアハウス）などベスト＆ロングセラー多数。

著者・渡邉英徳氏は、「ナガサキ・アーカイブ」「ヒロシマ・アーカイブ」「沖縄平和学習アーカイブ」「東日本大震災アーカイブ」等、グーグルアースに証言や写真、動画等を載せたデジタルアーカイブを地元の人々との協働により制作、注目されています。肩書は情報アーキテクト。データを見やすくデザイン、貴重な記録を時空を超えて伝え「記憶のコミュニティ」をつくる―そんな仕事を通して現代におけるデータのあり方を語ります。（講談社現代新書）

　社内で埋もれている大量のデータは大きな可能性を秘めています。そこから他社が気付いていない法則を引き出すことができれば、厳しい競争から抜け出すチャンスになります。　本書では、中・上級者を対象に、これまでExcelの書籍では紹介されていない分析手法を、主にピボットテーブルとグラフを駆使して、Excelで実行できるようにしました。また、データの増減に自動的に対応できるようにセル範囲の自動拡張や、作業用セルの利用なども解説しています。　なお、理解を深めるには、姉妹書『データを「見える化」する Excelグラフ大事典』および『データを「見える化」する Excelピボットテーブル大事典』を併読していただくことをお勧めします。

「デート・ア・バレット」NOCO初画集　電子書籍版！ ・「デート・ア・バレット」本編8巻＋アニメや特典でNOCOが描いた100点を超えるイラストを完全収録！ ・この画集でしか見ることのできない、NOCO描き下ろし特別イラスト！ ・文庫・アニメ用に描いたキャラクター設定画ラフも公開！ ・特典・雑誌などの未収録小説を完全収録し、東出祐一郎書き下ろし小説も加えた「デート・ア・バレット　アンコール」も収録！

美少女精霊たちが大集合の「デート・ア・ライブ」新コミック!　スク水バニーの十香や酔っ払い(?)四糸乃や変態度MAXの折紙&八舞姉妹やアイドルの美九も登場!　狂喜乱舞のパーティーここに開宴!

「デート・ア・ライブ」シリーズ10周年を記念した豪華アンソロジー文庫が顕現！　作品を愛する作家たちが書き下ろす魅力満載の特別短編（アナザーデート）で、シリーズファンを、デレさせろ!?

「遊びに……つまり、シドーは私とデェトに行きたいといっているのか？」精霊たちをデートして、再びデレさせろ!?　十香、四糸乃、琴里、八舞。そして……「――今から、デートをいたしませんこと？」狂三も登場!

画集だけの描き下ろしはもちろん、文庫・雑誌・アニメ・ゲーム用のイラストなど200点以上を収録。未公開キャラクターデザインに、橘公司書き下ろし小説も収録した永久保存版の「デート・ア・ライブ」画集、電子書籍版顕現！

デート・ア・ライブに登場する美少女たちの活躍を追ったアニメ版公式ビジュアルブック!　原作イラストも盛り込まれたイラストギャラリーは必見!　美少女たちの攻略に欠かせない、必読書をキミの元へお届け!

隣界で目覚めた記憶喪失の少女エンプティは、時崎狂三と出逢う。彼女に連れられ、着いた場所は学校の教室。殺し合いのために集まった準精霊と呼ばれる少女たち。さあ――わたくしたちの戦争を始めましょう。

精霊はもちろん作中登場キャラを徹底解説！　橘公司＆つなこ対談で語られる創作秘話や裏話。幻の０巻も収録し、書き下ろし小説も加えた永久保存版のファンブック！　さあ――私たちの解説（デート）を始めましょう。

※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。 イベントＣＧコンプリートギャラリー等、ゲーム『凜祢ユートピア』のすべてを収録したビジュアルガイドブック。橘公司×つなこ対談・完全版など、ここでしか読めない「デート」を君に。

デートクラブで３ヵ月前からアルバイトを始めたばかりの大学生・真理子に、先月初めに会った男から指名が入った。真理子が好みにぴったりだというその客・篠田裕二は、30代半ばで、前回は１時間ゆっくりと会話を楽しみ、ごくごくノーマルなセックスをする客だった。しかし、今回はお金を払う前にスカートをまくり上げると、乱暴な攻めを見せ、子宮を突くような激しいセックスをする。わざと真理子をオルガスムスの直前で置いてけぼりにしたり、シャワー室では放尿までさせたり、バックで失神するほど激しいピストンを繰り広げたりする。あまりの快感に失神してしまった真理子だったが、前回とのプレイの違いに驚いていると、そこには秘密があって……。

デートも恋も未経験、堅物リケジョでキャリアウーマンの依子(29)と同じく恋愛力ゼロ、自称「高等遊民」、母親に奇生するニートの巧(35)が“結婚”を目指すのだが…前途多難、紆余曲折、荒唐無稽！？な、ニュータイプのロマンチック・コメディ。

東大卒の物理系女子と、自称高等遊民のニート…恋愛不適合者ふたりが恋愛感情ゼロのまま、結婚にむけてデートを重ねていくうちに！？「リーガルハイ」の古沢良太が綴る、異色の恋愛コメディ。

女子に免疫のない年下の幼馴染・詠介から、デートの予行演習を頼まれた紘斗。詠介とは、二年前に彼氏との濡れ場を目撃されて以来交流が途絶えていた。そんな幼馴染の頼みを無下にもできず、紘斗は悪ノリした姉たちに完璧に女装させられ、デートに付き合う羽目になる。けれど詠介の予想以上の物馴れなさに呆れつつも、その純粋さと優しさにときめいてしまい……？　草食男子×肉食男子の年下攻ラブ・プラクティス。【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

【本作品は同人誌となります】 ■ふたなり彼女とむっつり彼氏のこっそりトイレえっち! ゆるふわふたなり彼女×むっつり敬語彼氏のふたなり逆アナル漫画です。 デート中なのに勃起しちゃったいちごちゃんを連れて 薄荷くんが向かった先は… 手コキ / フェラ / 生えっち / 中出し / 乳首責め(ちょっと) / 足コキ(ちょっと) 本編26P ■総ページ数:34ページ

さっと読めるミニ書籍です（文章量12,000文字以上 13,000文字未満（10分で読めるシリーズ）=紙の書籍の24ページ程度） 【書籍説明】 デートDVを受けている方は本当に毎日辛い思いをされていることと思う。ひどい仕打ちにも一生懸命に耐え、必死で生きておられることだろう。しかし、もしDVを受けている彼女がその状態から抜け出したいと、ほんの僅かでも思うときがあるならば、ぜひとも本書で紹介した方法をやりやすいものだけでも実践していただければと思う。 本人が動けば、状況は必ず動く。ずっと辛いままなわけがない。デートDVを3度繰り返された私が保証する。動けば、必ず幸せになる方向が見えてくる。（本文より抜粋） 【目次】 ステップ1：デートDVから逃れるために必要な意識 ステップ2：相談する ステップ3：証拠を記録しておく ステップ4：協力者をつくる ステップ5：彼と別れる

「店長は傷心中みたいなんで今日は私が面倒を見ます!!」 昨日の店長の様子がおかしかったことを気にして、学校を休み家まで様子を見に来たバイト娘の理央(りお)ちゃん。 話を聞いたところ、彼女にフラれてぼーっとしちゃっていたみたい。 店長のことが好きな理央ちゃんは、チャンスとばかりに家にあがりこむのだが……？

年下ピアノ男子の指先が恋愛下手の私を変える──!!ひとりでお布団にくるまるのが好き。ゆったり本を読む時間が好き。…デートが苦手で肩がこる。おひとりさまが板について気づけば30歳。このままでもいいけど、知らない幸せ知ってみたい…!!

恋に不器用なお姉さん、年下の男の子の甘やかし方わかってる? 9歳年下のピアノ男子によるアラサー女子溺愛ストーリー!! 隣で寝てるきれいな横顔、私だけに弾いてくれるピアノ、気持ち多めの甘い言葉。大人の女こそ甘やかされたい☆ そんな願望を叶えてくれるハイスペ大学生との年の差恋愛!! ひとりでお布団にくるまるのが好き。ゆったり本を読む時間が好き。…デートが苦手で肩がこる。おひとりさまが板について気づけば30歳。このままでもいいけど、恋の幸せ知ってみたい…かも。そんな香織に9歳年下の大学生が接近して───!? 年下男子の魅力ぎゅう詰め!! 愛されまくり、癒やされまくり、求められまくりな激甘ラブ!! ※この作品は雑誌「恋愛LoveMAX」「恋愛チェリーピンク」に掲載、または短編よみきり配信されたものを再編集したものです。デジタル配信版の雑誌「恋愛LoveMAX」「恋愛チェリーピンク」または短編よみきり配信をお求めになった方は、コンテンツ内容が重複する場合がございますので、ご注意ください。

えっちな下着をつけた日和は衆人環視の中、彼氏に執拗に手淫をされるもイク寸前で止められる。どうしてもイキたい日和は彼氏の命令を聞き、公園で全裸になった…

デートの一つひとつの「ヤマ」を「ステップ」と考え、そこでのうまい演出法を心理学の立場から考える。彼女と2人ですばらしい恋愛ドラマを描いていくための80の心理テクニックを徹底紹介。この本に紹介されたテクニックを使えば、あなたは確実に彼女のハートをつかめる!～

結婚願望ゼロのジャズリンは法律事務所で働く弁護士秘書。彼女は恋愛の面倒なゴタゴタを避けるため「同じ男性とのデートは3回まで」というルールを自らに課している。それなのに、うっかりルールを破って4度目のデートをしてしまった相手からしつこく結婚を迫られて大迷惑。ルールは何があっても守らなくっちゃ!! と決心を新たにするも、父を訪ねてきた男性ホールデンの圧倒的な魅力にジャズリンはトキメキを抑えられなくて……!?