データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名　洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・『データサイエンスの基礎』浜田悦生（著）狩野　裕（編）・『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長　竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授）　【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatascience 【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

※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。 超高度情報化社会を迎え、IoT、ビッグデータ、データサイエンス、人工知能(AI)などが、ビジネスの場でもますます重要性を増してきている。本書では、データサイエンスの基礎的な内容、概念を具体的にビジネスにどう活用できるか、事例を豊富に示しながら解説。高度な数学知識がなくても理解できる、文系、理系を問わないデータサイエンスのビジネス活用入門書。

技術の無駄遣い!? 日常の些細な出来事を データサイエンスを駆使して 「まじめに」分析 【本書の概要】 ITmedia NEWS で大人気の連載記事 『データサイエンスな日常』をもとにした書籍です。 「飲み会での孤立」「LINEの既読スルー」「満員電車での立ち振る舞い」。 日常生活で気になるテーマを著者の持つ独特の視点で分析。 読み物としてもデータ分析の学習本としても楽しめます。 【本書の対象読者】 ・データやテクノロジー、デバイスを用いたテック系の読み物に興味のある方 ・データ分析、アプリケーション開発に興味のある方 【本書の目次】 PROLOGUE それはコミュニケーションの問題ではなくデータサイエンスの問題 PART 1　家の孤独に立ち向かう CHAPTER1　LINEの既読スルーにランダムフォレストで立ち向かう CHAPTER2　多面的な自分と向き合うためのチャットボット CHAPTER3　電子デバイスを駆使して強制的に感情移入できる漫画を作る CHAPTER4　在宅ワークの孤独に対抗してプロジェクションマッピングで“バーチャル職場”を作り出す PARTT 2　街の孤独に立ち向かう CHAPTER5　「休日に会社の同僚と遭遇しないための動き方」を物理シミュレーションとゲーマーの英知で解き明かす CHAPTER6　飲み会で孤立しないためのセル・オートマトン CHAPTER7　飲み会の帰り道での孤立に、ARシミュレーションで立ち向かう CHAPTER8　「満員電車で快適に過ごすための動き方」を物理シミュレーションで解き明かす CHAPTER9　すべての孤独に悟りとデータサイエンスで立ち向かう ※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。

　Kaggleとは、コンペティションを主催するほかに、機械学習エンジニアの育成から就職支援まで携わる、データサイエンティスト支援の一大ポータルです。本書では、Kaggleの概要から、コンペティションへの参加方法、コードの実行方法、活用方法など、幅広く解説しています。 【序文より抜粋】 　本書では、データ解析コンペティションを開催しているKaggleというサイトを紹介しますが、Kaggleのコンペティションは、単純にデータを受け取り、解析し、スコアが付けられるだけの流れ作業ではありません。 　Kaggle上で行われるコンペティションは、それぞれが1つのドラマです。 　データの特性に関する議論や有効なソリューションの公開が行われると思えば、仮順位の推移を巡る駆け引きもあり、そして時には主催者側の問題で右往左往する参加者の姿が見られたりと、コンペティションの開催から終了まで続くお祭り期間中には、さまざまな人間模様を見ることができます。 　Kaggleのコンペティションを通じて、そうしたデータサイエンティストたちの活動の実態を紹介し、また、実際にKaggleに参加して、人間味あふれるデータサイエンティストたちと交流するにはどうすればよいかを紹介するために、本書を執筆しました。 　そのため、本書では、単にKaggleの使い方を解説するだけではなく、実際のコンペティションで起こった事例を、できるだけ多く取り入れるようにしています。

【内容紹介】 コロナ禍に発足した国家プロジェクトは 前代未聞の危機にどう挑んだのか。 知られざる真実が、いま明かされる！ 新型コロナウイルスが全世界で甚大な被害をもたらしていた頃、 感染拡大防止と経済活動の両立を模索するために立ち上がった 国家プロジェクトの存在を知る人はどれほどいただろうか。 新型コロナウイルス感染拡大による国難を乗り越えるための 「AI・シミュレーションプロジェクト」はさまざまな成果を出している。 たとえば2020年年末に政府が打ち出した 「Stay with Your Community」キャンペーンや、 2021年のワクチン職域接種や大規模接種会場設置は、 シミュレーションの結果が政策立案に少なからず貢献したものである。 プロジェクトから生み出された研究成果などは、 内閣官房のHPやプロジェクトの特設ページで誰でも閲覧することができる。 ただ、それらはあくまでも「正史」であり、 実際には、きれいごとでは片づかない衝突も起きていた。 本書は、事務局を務めた三菱総合研究所の現場メンバーの視点から パンデミックの裏側で繰り広げられた激動の日々を追った記録である。 パンデミックやそれに類する危機がふたたび起きたら、 水面下で何が起きていたのかという記録がきっと役に立つ。 また、政策立案やシミュレーションに関わらない 一般のビジネスパーソンにとっても、 未曾有の事態に挑むマネジメントの記録は仕事のヒントになるだろう。 【著者紹介】 ［著］新型コロナ対策とEBPM取材班 プレジデント社の編集者と三菱総合研究所の担当者によって構成された取材班。未曾有の事態の中で「EBPM（エビデンスに基づく政策立案）」に挑むべくスタートした「COVID-19 AI・シミュレーションプロジェクト」で得た知見やノウハウを、広く社会に還元したいという思いで本書の取材・執筆に当たる。本書の制作にあたっては当時の関係者に取材を重ね、その経緯を客観的に記録するよう努めた。 【目次抜粋】 はじめに 第1章　五里霧中の国家プロジェクト、始動 第2章　未知のウイルスを分析せよ 第3章　たった二人で100万人対象のモニタリング検査に挑め！ 第4章　ワクチンは誰に打つのが正解か？ 第5章　次のパンデミックは明日起こるかもしれない エピローグ　それぞれの思い

※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。 ★誰でも無理なく学べるテキストの決定版！★ ・全学必修のデータサイエンス教育の「さきがけ」となった講義がついに書籍化。 ・文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベルプラス）」に採択された「信頼」と「実績」。 【主な内容】 第1部　社会におけるデータサイエンス 1章　社会におけるデータサイエンスの位置づけと活用事例 1.1　データサイエンス概論 1.2　言語教育にデータはどのように活用されるのか 1.3　データサイエンスと社会科学 1.4　ヒューマンコンピュータインタラクション 1.5　臨床医学・社会医学とデータサイエンス：ヘルスサービスリサーチの視点から 1.6　生物科学研究におけるデータサイエンス：発生生物学研究を例に 1.7　サッカーの上達にデータを活かす 1.8　データサイエンスとWeb 1.9　マテリアルズ・インフォマティクス 1.10　ロボティクスとAI 1.11　都市計画とデータサイエンス 1.12　ビジネスとデータサイエンス 第2部　データサイエンス入門 2章　データの種類と収集 3章　データの前処理 4章　データの管理 5章　高度なデータ活用とビッグデータ 6章　1つの質的データの解析 7章　2つ以上の質的データの解析 8章　1つの量的データの解析 9章　2つ以上の量的データの解析 10章　時系列データの解析 11章　データの可視化 12章　実際のデータ分析 13章　人工知能と機械学習 14章　データ倫理とAI倫理 【著者一覧】 名畑目 真吾／内藤 久裕／落合 陽一／田宮 菜奈子／ 堀江 健生／中山 雅雄／岡 瑞起／岩﨑 悠真／ 袖山 慶太郎／境野 翔／藤井 さやか／岡田 幸彦 川口 一画／滝沢 穂高／遠藤 結城／平田 祥人／ 三谷 純／天笠 俊之／五十嵐 康彦／今倉 暁／ 青砥 隆仁／福地 一斗／三末 和男／津川 翔／馬場 雪乃 ※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。 「データサイエンス100本ノック構造化データ加工編」はSQL、Python、Rの3言語で、ID-POSデータを使い、データサイエンスの基礎教養となる構造化データの加工に重点を置いた、さまざまな分野のスキルセットを身につけるための実践的なトレーニング環境です。トータル22の区分、100個の設問（ノック）に対して、3言語での実装例と解説を提供します。

“ビッグデータの分析官"として注目を浴びる、いま最もセクシーな職業、データサイエンティスト。 「21世紀で最も魅力的な職業」として注目を浴び、「データを分析して業務を変革し、社内にイノベーションを起こす人材」と定義されていますが、これだけではなかなか実体をつかみにくいかもしれません。そこで本書は、データサイエンティストの実態に迫ります。 　この新たな人材像とこれからのデータ活用を提示する本書は、データサイエンスのスキルに関心があるビジネスパーソンはもちろん、「経験・努力・勘・根性」に基づくオペレーションの品質を高めたい経営層や管理職に役立つ情報が満載です。 『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(日経BP社)の著者で、世界で最も 有名なデータサイエンティストでもあるディミトリ・マークス氏に単独インタビュー。さらにJALや楽天、花王、東芝、大阪ガスなど日本の著名企業で働くデータサイエンティスト10人の仕事ぶりを紹介。 また、データを経営強化にどう生かすかについては、スターバックスやプロクター・アンド・ギャンブル(P&G)、アメリカン・エキスプレス、キリンビール、日東電工、日清食品、ファンケルなど国内外約20社の実態に迫ります。 　日産自動車やホンダ、ファミリーマート、ニトリ、ホンダなど国内大手10社の経営トップ/経営幹部からは、データサイエンティスト/データ分析に期待する声を集めました。

※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。 最新のシラバス「スキルチェックリストver.5」に完全対応！ テキスト＋問題解説の全入りの最強テキスト この一冊で試験対策バッチリ！ データサイエンティスト検定に合格するための完全バイブル！！ ※カバー画像が異なる場合があります。

“データサイエンティスト”のすそ野が広がる あらゆる社員がデータを仕事に生かせる「全員分析経営」の事例を総まくり！ 「IoT」や「インダストリー4.0」など、ITをベースにした事業変革に 取り組む企業が増えています。 変革の担い手となるのが、データから隠された事実を掘り起こし、 未来を予見する「データサイエンティスト」。 そのポテンシャルに期待は高まる一方です。 日経情報ストラテジーのデータサイエンティスト・ムック第3弾となる本号は、 「全員分析経営」がテーマです。 ITの進化で大量のデータに容易にアクセスできる環境が整い、 使いやすい分析ツールも登場。 こうした環境を追い風に、分析人材のすそ野が広がり、 誰もが日々の意思決定や業務遂行にデータを活用することが可能になりつつあります。 本誌の好評記事のなかからビジネスの最前線におけるデータ分析、 データ活用事例を厳選し編集しました。 ＜目次＞ 【Part1】 顧客が分かる！ニーズが読める！データ分析の威力を知る 【Part2】 「IoT」で競う製造業 ビッグデータ分析で不具合を撲滅 【Part3】 分析力が要の「お財布争奪戦」 魅了する売り場にデータ生かす流通業 【Part4】 データサイエンティスト、仕事を語る 「分析力+α」で会社を変える 【Part5】 複雑な分析結果を理解してもらうには？目指せ！「伝え方」の達人 【Part6】数字を恐れず、味方にする データの「読み書き」で強い組織に

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データサイエンティストを目指す全ての方に データサイエンス初学者向けの書籍です。データサイエンティストにとって必要なスキル、どのような業界・立場で働いているのかといった説明にはじまり、本書ではさまざまな業界で活躍する20名のデータサイエンティストへの取材事例を紹介します。データサイエンティストがどのような手順で、どのようなことを考えながら業務を進めているのかといった「リアル」を職業体験のように実感いただけるのが本書の特徴です。 ■1部 まずは全体像を把握しよう ・1章 「データサイエンティスト」ってどんな職業? ・2章 データ分析ってどのように進めるの? ■2部 事例で理解を深めよう ・3章 さまざまな業界・役割で働くデータサイエンティストのリアル ■3部 データサイエンスの世界に触れてみよう ・4章 明日から使えるデータリテラシーを身に付けよう ・5章 身近なテーマで実際に分析してみよう ●黒木 賢一（クロキ ケンイチ） 株式会社NTTデータを経て、三井住友海上火災保険株式会社に入社。一般社団法人データサイエンティスト協会理事。データサイエンスを通じた社会貢献を目指し、分析コンサルや人材育成など社内外で幅広く活動中。共著『Python実践データ分析 課題解決ワークブック』『BIツールを使った データ分析のポイント』『Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング』など。 ●石川 雅之（イシカワ マサユキ） 株式会社金融エンジニアリング・グループを経て、三井住友海上火災保険株式会社に入社。社内外でのデータ分析や分析技術の研究開発、データ分析人材の育成などの業務に従事。また、データサイエンティスト協会のデータサイエンティスト養成講座や大学での講師業務など、社外における人材育成にも取り組む。 ●樫山 貴大（カシヤマ タカヒロ） ネイチャーインサイト株式会社 データサイエンティスト。情報サービス業界でデータ分析基盤構築や営業分析に従事。また、社外データサイエンティスト育成支援や社内データ分析新人育成を担当。データサイエンティスト協会 学生委員会に所属し、大学のデータサイエンスセミナー企画支援を行っている。 ●菅 由紀子（カン ユキコ） 株式会社サイバーエージェント、株式会社ALBERTを経て、2016年に株式会社Rejouiを創立。実務家データサイエンティストとして分析プロジェクトを指揮するほか、多くのセミナ－登壇や教育カリキュラムの開発など活動は多岐にわたる。共著『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック』。 ●北川 淳一郎（キタガワ ジュンイチロウ） 株式会社ミクロスソフトウェアを経て、2011年にヤフー株式会社（現：LINEヤフー株式会社）に入社。ディスプレイ広告の配信精度向上、商品検索精度向上、拠点検索精度向上、求人検索精度向上、営業生産性向上を担当。共著に『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック』。 ●大黒 健一（ダイコク ケンイチ） 2008年に株式会社日立インフォメーションアカデミー（現：株式会社日立アカデミー）に入社。日立グループでのデータサイエンティスト社内認定制度の立ちあげ、DX人財育成の推進取りまとめを担当。総務省統計局gaccoコンテンツ「社会人のためのデータサイエンス演習」Day3講師。共著『ビジネス現場の担当者が読むべき、IoTプロジェクトを成功に導くための本』『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック』。 ※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

データサイエンティストとはどんな仕事か。どういう資質が必要か。どう育てるのか。データサイエンティストという職業の全体像を知り、自らの業務との接点を理解する基本の一冊。

本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)”を、これまでとは違った角度から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティストの手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。 データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチするか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図っていくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。 「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。

AI時代の新職種、データサイエンティストの入門書。 データサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれる大量データを活用し、ビジネスを変革したり、社会問題を解決できる人のことで、近年最も注目されている職業の一つです。 本書は、データサイエンス関連業務の実態を整理し、データサイエンティストに要求される能力を(1)データサイエンス力、(2)データエンジニアリング力、(3)ビジネス力の３つの切り口で詳しく解説し、その能力を活かした仕事の内容を紹介しています。 また、実際の事例をもとにした６つのケースを収録。データサイエンティストは日々どのような仕事をしているのか、どういった事業インパクトを与えているのか、実務で苦労している点は何か、といったデータサイエンティストの「働き方」「人となり」がわかります。 データサイエンティストになりたいと考えている学生のみなさんはもちろん、興味を持っている社会人の方、データサイエンティストの採用を考えている企業の担当者の方にも役立つ内容になっています。

日経情報ストラテジー編集部が2013年から2014年初めにかけて総力を挙げて取材した、データ経営、データサイエンティスト関連の報道記事を編集・改訂して、この1冊に凝縮しました。データ活用事例をお探しの方には必携の1冊。 　花王のデータサイエンティスト集団の働きぶりや、取り組みの工夫点。データ分析官として働く様々な企業の女性社員の活躍ぶり。花王とセコム、ゼンリンの経営トップが語る、データ活用を牽引するリーダーの心構え。著名データサイエンティストの素顔。データ分析で成果を上げているソフトバンクやチュチュアンナ、米P&G、米GEなどの事例を紹介していきます。 　分析結果の効果的なプレゼン技法や、変革にデータ分析を生かすためのポイント、データ分析ツールの賢い選び方、ニューデータの獲得の方法などの解説記事も掲載。

※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。 Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ Pythonを活用した70以上の実践的な"レシピ"により表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。 Packt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook, Second Edition の翻訳書。 1章 欠損値を補完する 2章 カテゴリ変数をエンコーディングする 3章 数値変数を変換する 4章 変数を離散化する 5章 外れ値を扱う 6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する 7章 特徴量をスケーリングする 8章 新しい特徴量を作成する 9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する 10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する 11章 テキスト変数から特徴量を抽出する 付録 日本語を扱う Soledad Galli : 世界的な学術機関や有名な企業で10年以上の経験を持つデータサイエンティスト、インストラクター、ソフトウェア開発者。保険金請求や信用リスクの評価、詐欺の防止を目的とした機械学習モデルを開発し実運用に成功している。複数のオンラインコースで機械学習を教えており、オープンソースのPythonライブラリFeature-engineを開発・保守している。2018年にData Science Leaders Awardを受賞、2019年にデータサイエンスと分析におけるLinkedIn Voices (LinkedInインフルエンサー) の1人に認定されている。 松田晃一 : 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『APIデザイン・パターン』、『プログラミングのための数学』（マイナビ出版）、『生成 Deep Learning』、『詳解OpenCV3』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）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。

近年ビジネスにおいて、現状を分析し、意思決定を行ったり、説得力のある提案をするためのツールとして、膨大なデータを介したデータ分析の必要性がますます高まっています。膨大なデータを蓄積し続けてはいるものの、それらを有効活用している企業は非常に少なく、分析ニーズも高まるばかりです。本書は、データ分析の初心者や企業担当者を対象に、データ分析の実際を解説するものです。 「人は成功からは学べない、失敗からこそ多くを学ぶのだ」という認識から、SBTが手掛けた事例を元に、データ分析を行う際に起こりやすい失敗事例とその克服法を解説します。これにより、読者は、リアリティのある、真に役立つデータ分析の実例を学ぶことができます。 著者は、豊富なデータ分析の経験を持つSBT社データサイエンス部のスタッフであり、ダイナミックかつ具体的な事例を紹介します。

※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。 注目を浴びる新しいサービスや製品を支えるデータ分析。その舞台裏を、40社の事例と図解で分かりやすくひもときます。 　例えば、2015年夏に長崎のハウステンボス内にオープンした「変なホテル」。ロボットによる接客を支えているのは顧客一人ひとりの顔を見分ける生体識別。カメラとコンピュータでいかに人の顔を認識しています。 　夏が来ると気がかりになるのが熱中症対策。大林組は、建設現場の作業員の不調の前兆を捉えようと、「肌着センサー」でキャッチした心拍や体温のデータ分析に取り組んでいます。バスやタクシーのドライバーの「眠気」を感知して、居眠り運転防止に役立てようとする動きもあります。 　「うちの子の成績が上がらない」――。こんな悩みもデータ分析で解決するのがリクルートマーケティングパートナーズ。オンライン学習教材を使う生徒の勉強法を分析し、より理解が進むやり方に迫りつつあります。 　2020年の東京五輪ではホテル不足が懸念されています。その解消に一役買うと期待を集めるのが、個人の家を貸し借りする「シェアリングエコノミー」。Airbnb（エアビーアンドビー）は、分析によって「借りたい」と「貸したい」を最適にマッチングし、急成長しています。 　IoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）の活用が進み、データがビジネスと密接不可分になっていくのは確実です。データがビジネスや社会をどう変えていくのか。本ムックから読み取ってください。

※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。 「データサイエンティスト」は世界的に注目されているが、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えた時に、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標が少ない。本書は著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見を元に、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としての活用を分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ，現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で，本書ではデータ分析者をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。シェルは知らなくても良いでしょうか？基本的なSQLは書けなくても良いでしょうか？データフォーマットの知識は不要でしょうか？機械学習の基礎知識は不要でしょうか？初学者にとっては避けて通れない知識，現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として１冊にまとめています。

ビッグデータ、機械学習、人工知能など、データ分析に関連するキーワードを聞かない日はありません。データサイエンティストブームからはや数年、多くの日本の組織がデータ分析に取り組み、成功と失敗を繰り返してきました。いまや、データ分析からビジネス価値を見出した組織とデータ分析が根付かなかった組織との差が明らかに広がりはじめています。 本書は、データ分析がうまく機能している組織から執筆者を迎え、実務担当者の振る舞いからマネージャ／経営者層が持つべきデータ分析プロジェクトの進め方などのノウハウをお届けします。データ分析組織を本気で起ち上げたい方、データ分析が実現する幸せな未来を目指す方は必読の内容です。

システム構築の複雑さから開発者を解放する データ指向プログラミング実応用ストーリー 本書は Yehonathan Sharvit, "Data-Oriented Programming", Manning Publications 2022 の邦訳版です。 【本書の内容】 本書は、Java、C#、C++、Ruby、Pythonなどの高級プログラミング言語で2年以上の経験を持つ、フロントエンド、バックエンド、フルスタック開発者向けの本です。 本書で取り上げている業務システム開発におけるアイデアや手法は、オブジェクト指向プログラミングの開発者にとっては、慣れ親しんだ環境や世界観をいったん捨て去るように指示されるかもしれません。 一方、関数型プログラミングの開発者にとっては、本書は（多少ですが）学びやすく、ちょっとした発見とサプライズがあるはずです。 いずれにしても「情報システム開発の複雑さ」を軽減し、見通しが良く仕様変更にも柔軟に対応したい開発者に、新しい視座とパラダイムを提供します。 【目次】 Part1　柔軟性 　　第1章　オブジェクト指向プログラミングの複雑さ― 気まぐれな起業家 　　第2章　コードとデータの分離― まったく新しい世界 　　第3章　基本的なデータ操作― 瞑想とプログラミング 　　第4章　状態管理― タイムトラベル 　　第5章　基本的な並行性制御― 家庭内での対立 　　第6章　単体テスト― コーヒーショップでプログラミング Part2　スケーラビリティ 　　第7章　基本的なデータ検証― おごそかな贈り物 　　第8章　高度な並行性制御― さようなら、デッドロック 　　第9章　永続的なデータ構造― 巨人の肩の上に立つ 　　第10章　データベースの操作― 雲は雲 　　第11章　Webサービス― 忠実な配達人 Part3　保守性 　　第12章　高度なデータ検証― 手作りの贈り物 　　第13章　ポリモーフィズム― 田舎で動物とたわむれる 　　第14章　高度なデータ操作― 考え抜かれたものは明確に表現される 　　第15章　デバッグ― 博物館でイノベーション 付録A　データ指向プログラミングの原則 付録B　静的型付け言語での汎用的なデータアクセス 付録C　データ指向プログラミング:プログラミングパラダイムの一環をなす 付録D　Lodash リファレンス ※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。 ビッグデータ時代の必然的な概念として，「データ市場」が注目されている．これは，皆が安心できる条件で必要に応じてデータを共有し，また状況に応じて結合したり分析したりして使うことで新たなビジネスを生み出すという，いわばデータの取引市場である． 本書は，データ市場構築の手法をIMDJ (Innovators Marketplace on Data Jackets)を中心に幾つか挙げて，その具体的な活用方法を産業界の視点から提案する．IMDJは，すでに経済産業省，国土交通省のワークショップでもビジネスモデル構築技術として採用されている．ビックデータに関係する読者には，まさに必携の書である． （293文字）

■データを制する者が世界を制するのか?ビッグデータを使う能力次第で価値が決まる。GAFAも決して安泰ではない――。まったく新たな科学的方法論に基づくビッグデータ主導の経済・社会の構図、問題点を明らかにします。 ■ビッグデータが動かす経済社会、「データ資本主義」が台頭してきました。ビッグデータは経済取引、経済構造を変革しつつあるが、新しい問題も引き起こしつつあります。ごく一握りの企業によって市場が支配され、監視社会がもたらされる可能性もあります。本書は、情報経済論の第一人者が、従来の歴史をまったく塗り替えつつあるビッグデータ経済の姿と、それを貫く論理、その問題点、可能性をわかりやすく解き明かします。 ■本書では、ビッグデータの概要、AIによるパタン認識、ビッグデータ・ビジネスを支えるプロファイリングとその応用、ビッグデータが提示する新しい科学的方法論、データサイエンスの役割、プラットフォーム企業の支配力、ビッグデータの将来、監視社会の可能性をテーマとして取り上げ、それぞれの背景、現状について平易に解説するとともに、データ資本主義が今後、どのような可能性を秘めているのかについて展望します。 ■著者はビッグデータ・ビジネスの本質を深く掘り下げます。ビッグデータの中でも最も注目されるのがプロファイリングとその技術にかかわるものであることを浮き彫りにします。この点でGAFAの中でもビッグデータを本当に収益源としているのはグーグル、フェイスブックの2社だけであり、今後、GAFA、BATといわれる巨大プラットフォーム企業の命運は分かれる可能性がある、巨大IT企業を従来の独禁法の概念でしばることはできない、情報銀行などで本当に意味のあるビッグデータを集められるのか、などと問題提起します。そして、プロファイリングをもとにした監視社会の出現という点で中国について最も警戒すべきだが、その可能性は中国に限らないことなど、注目に値する論点を明らかにします。

データスチュワードシップは、データを信頼できる、高品質なものにし続ける取り組みです。ビッグデータそしてAI（人工知能）の時代になり、あらゆる組織にデータスチュワードシップが求められています。 『データマネジメント知識体系ガイド第二版（DMBOKガイド）』は第3章で担い手であるデータスチュワードの重要性を指摘しています。そこに発言を引用されているDavid Plotkin氏はこのテーマの第一人者であり、著書“Data Stewardship”はロングセラーになっています。 本書は“Data Stewardship”の第二版の邦訳であり、日本で初のデータスチュワードシップ書籍になります。データスチュワードシップの導入と運用に関する明確かつ簡潔、そして実践的なアドバイスとガイドラインを提供します。ガイドラインを見れば組織の構造、ビジネス機能、データ所有権に基づき、どう進めていけばよいかが分かります。Plotkin氏が様々な企業の現場で実践してきたノウハウが多くの成果物の例とともに紹介されています。 第二版で次の点が強化されました。 グローバルビジネス：国際企業向けの体制をより詳しく解説。国の違いを考慮したビジネス用語の構成など。 プライバシー規制：国内外のプライバシー規制の実施に関与するデータスチュワードシップを解説。 ビッグデータとデータレイク：非構造データも含めたデータガバナンスの在り方を提示。 プロジェクトマネジメント（PM）：データガバナンスのPM方法論への統合を提唱。WBSにデータガバナンスのタスクを追加。 データドメイン：ビジネス/組織機能からデータドメインへの移行を提案。推奨されるデータドメイン詳細を提示。データドメインの長所と短所も説明。

※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】 散在するデータ資産をノンプログラミングで連携・統合 本書は、クラウドやDB、ファイル、ネットワーク、アプリケーション、システムなど、さまざまなデータソースをノンプログラミングでつなぐ、データ連携ソフト「DataSpider」の公式解説書です。基本的な操作や機能、DataSpider によるデータ連携アプリケーションの構築などについて、構築・運用時のテクニックやノウハウを交えて学習できます。DataSpiderが初めての方にはやさしく学べる入門書として、すでに使いこなしている方には実践で役立つテクニック集として、もっと深く知りたい方には内部仕様説明書として、ご活用いただける構成になっています。 ※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。 ※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。

【米Amazonでのトップセラーが待望の日本語化。Excelでデータサイエンスの本質を学ぶ！】 データサイエンスは、データをただ眺めたり、単純に集計するだけでは見えてこない、価値のある共通点や傾向などをデータから探し出す技術です。勘やひらめきではなく、データに基づくマーケティング活動が重視される現代のビジネスにおいて、意思決定の基盤にもなりつつあります。 本書は、今後ますます重要性が増していくデータサイエンスに初めて触れる方のための入門書です。最大の特徴は、ビジネスパーソンにとって最も身近なツールである「Excel」を使ってデータサイエンスの手法を学ぶ点です。 本書では、Excelファイルのサンプルデータをダウンロードして、手元のパソコンで解説に沿って一歩ずつ分析を進めていきます。分析のプロセスを可視化できるため、高度なデータサイエンスの手法とその本質を初心者でも順を追って理解できます。解説しているデータサイエンスの手法はクラスター分析・教師なし機械学習・線形プログラミング・教師あり機械学習・アンサンブルモデル・予測モデリング・外れ値検出といった実践的なものです。 また、最終章ではExcelで行ったデータ分析をR言語で再度行うことで、より実務的な環境への橋渡しも行います。 本当の意味で「データを扱う技術」を身に付けたい方に、まず手にとっていただきたい一冊です。 〈こんな方にお勧めです！〉 ・データサイエンスの根本的な考え方を身につけたい方 ・データサイエンスにどのような手法があるか知りたい方 ・自分のデータ分析が十分なものか不安を感じている方 ・プログラミングやコードの知識を備えていない方 〈本書で行うデータ分析〉 ・ワインの顧客別売上データから、顧客の嗜好を4つのクラスターに分類する ・自社製品に関するツイートを機械学習で見つけ出す ・コストと味を一定に保つオレンジジュースの最適な混合比率を算出する ・商品購買履歴からもうすぐ赤ちゃんが生まれる家庭を見つけ出す ・過去36ヶ月の売上データから今後12ヶ月の売上を予測する ・最低限のことしかやらない不良従業員を探し出す

「１年間の売り上げが10億円の会社のひと月あたりの売り上げはいくらでしょうか」データセンスを身につけるとこの質問に１秒で答えられるようになります。実際に計算するには10億を12（ヵ月）で割らなければなりません。これに１秒で答えるには「83」というキー数字を知っておく必要があります。質問の答えは「約8300万円」です。「12で割る」ということは、「0.083をかける」ことと同じなのです。データセンスとは、ビジネスシーンや日常の中で目にする数字の意味をパッと把握する感覚のことをいいます。本書は具体的な演習も多く、社会人なら誰もが必要としているその感覚を身につけ、磨くことのできる一冊です。

※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。 インプレス「データセンター完全ガイド」は、2000年12月創刊の国内唯一のデータセンター専門メディアです（季刊誌＋Webサイト）。 企業のIT担当者やデータセンター事業者、ITベンダーのインフラ事業部門担当者など、データセンターやクラウドサービスの選定・利用に携わる読者に向けて、有用な情報をタイムリーに発信しています。 2017年春号の特集は、「2017年、データセンター／クラウド基盤はこう選ぶ！」です。用語解説からデータセンター選定の極意まで――春号恒例の「完全保存版」です。 ITインフラの選定・運用に携わる担当者に向けて、データセンターおよびインフラ系クラウドサービスに関する基礎知識、選定・利用時の考慮点について、最新のトレンドを紹介しつつ解説しています。特に“新任のデータセンター担当者”にとってこの特集が、自社に最適なITインフラを選ぶ際の指標となり、選定後も各種業務をこなしていくうえでの指針・ヒントとなれば幸いです。

※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。 インプレス「データセンター完全ガイド」は、2000年12月創刊の国内唯一のデータセンター専門メディアです（季刊誌＋Webサイト）。 企業のIT担当者やデータセンター事業者、ITベンダーのインフラ事業部門担当者など、データセンターやクラウドサービスの選定・利用に携わる読者に向けて、有用な情報をタイムリーに発信しています。 2017年冬号の特集は、「デジタルビジネスを駆動するデータセンター」です。 独創的なアイデアを持つ新興企業が、老舗・大手を押しのけて市場やビジネスのルールを塗り替える――。いわゆる破壊的創造（Disruptive Innovation）の動きが各業界で見受けられ、いずれも、先端・先進ICTを高度に駆使したデジタルビジネスを手がける企業によるものです。これは、変化のスピードが以前とは異なる市場で企業が競争優位を維持していくうえで、デジタルビジネスは避けて通れないテーマで、企業に選ばれる側のデータセンター／クラウドサービス事業者にとっても重要な課題となります。本特集では、「デジタルビジネスに資するデータセンター」の実現で重要な役割を持つデータセンター／クラウド基盤分野の技術を取り上げ、ITインフラを選ぶ側と提供する側、双方にとっての指針を示します。

※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。 インプレス「データセンター完全ガイド」は、2000年12月創刊の国内唯一のデータセンター専門メディアです（季刊誌＋Webサイト）。 企業のIT担当者やデータセンター事業者、ITベンダーのインフラ事業部門担当者など、データセンターやクラウドサービスの選定・利用に携わる読者に向けて、有用な情報をタイムリーに発信しています。 2016年秋号の特集は、「『Software Defined』インフラ刷新に今、着手すべき理由」です。 企業のITインフラに「Software Defined＝ソフトウェアでの制御を可能にする抽象化」を適用する――普及を遂げたサーバー仮想化と、先行市場となったSDN（Software Defined Networking）によって得られるメリットが広く周知されていきました。現在、この取り組みのゴールと呼べる「データセンター全体のソフトウェア化＝SDDC（Software Defined Data Center）の姿が現実味を帯びてきています。 本特集では、Software Definedのコンセプトと意義を再確認した後、サーバー仮想化、SDN/NFV（Network FunctionsVirtualization）、SDS（Software Defined Storage）といった各レイヤでの進展、ITインフラ運用者にとっての着目点、現時点での課題を明らかにします。

※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。 インプレス「データセンター完全ガイド」は、2000年12月創刊の国内唯一のデータセンター専門メディアです（季刊誌＋Webサイト）。 企業のIT担当者やデータセンター事業者、ITベンダーのインフラ事業部門担当者など、データセンターやクラウドサービスの選定・利用に携わる読者に向けて、有用な情報をタイムリーに発信しています。 2016年春号の特集では、毎年恒例の「データセンター／クラウドサービス選定の決め手2016」をお届けします。 今日の企業のビジネスを文字どおり支えるITインフラ。そこに求められる役割や機能は実にさまざまです。選定に際しては、低コスト運用や省エネルギー性、システム障害時の事業継続性など経営層からの要請に加えて、高い処理性能や拡張性、機器・機能構成の柔軟性といったビジネスの競争力向上やそれを支える基盤としての観点も重要になってきます。 本特集では、ITインフラの選定・運用に携わる担当者に向けて、データセンターおよびインフラ系クラウドサービスに関する基礎知識、選定・利用時の考慮点について、最新のトレンドを紹介しつつ解説いたします。 特に“新任のデータセンター担当者”にとってこの特集が、自社に最適なデータセンター／クラウドサービスを選ぶ際の指標となり、選定後も各種業務をこなしていくうえでの指針・ヒントとなれば幸いです。

※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。 本書は、インプレスによる専門媒体『クラウド&データセンター完全ガイド』による監修のもと、データセンターの市場動向、サービス動向、ユーザー企業の利用動向をまとめた調査報告書である。近年、ユーザー企業においてIT資産のクラウド環境への移行が進み、クラウド向けハイパースケールDCの新設／増設が相次いでいる。一方、ユーザーがクラウドに移行する中で、老朽化が進むデータセンターや、PUE値が悪く非効率なデータセンターなどを閉鎖するといった事業を縮小している事業者も見られるようになっている。このような中、本年は初めて地域別の市場動向に注目。全国を7地域にわけて、ラック価格、新設・閉鎖状況、市場ニーズ等をそれぞれ分析。データセンター事業者がデータセンター新設・営業戦略を立案する上で有用なデータと分析を提供するとともに、大規模化／高効率化／ネットワーク強化、DC施設も所有から利用へなど、調査から見えてきたDCの生き残り策を分析する。また、間接蒸発式空調やリチウム電池式UPSなど最新技術や相次いで発生した大規模災害でのデータセンターの状況など、様々な最新動向をお伝えする。ユーザー企業のDC＆クラウド利用の現状・意向調査、DC事業者の現状・意向調査、データセンター採用検討企業担当者への調査の３つのアンケート調査を掲載。加えて、「データセンターサービス分析」では、市場で提供されているデータセンターサービスの調査結果を掲載している。巻末付録として、都道府県別のデータセンター拠点一覧とデータセンターサービス一覧を掲載している。

※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。 本書は、インプレスによる専門媒体『クラウド＆データセンター完全ガイド』による監修のもと、データセンターの市場動向、サービス動向、ユーザー企業の利用動向をまとめた調査報告書です。2007年に第1回目を発行し、11年目を迎えた。2007年以前から同媒体が蓄積してきた資料、データ、知見をもとに、過去から現在までのデータセンター産業の変遷から将来に向けた動きまで網羅す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。 本書は、インプレスによる専門媒体『データセンター完全ガイド』による監修のもと、データセンターの市場動向、サービス動向、ユーザー企業の利用動向をまとめた調査報告書である。2007年に第1回目を発行し、10年目を迎えた。2007年以前から同媒体が蓄積してきた資料、データ、知見をもとに、過去から現在までのデータセンター産業の変遷から将来に向けた動きまで網羅することを目的としている。ユーザー企業においてIT資産のクラウド環境への移行が進み、国内データセンター事業者などはクラウド対応への対応を強化する動きが進む。従来のデータセンター（ハウジング／コロケーション）だけでなく、クラウドサービスの提供と利用についても注目し、今後のデータセンター事業者が進むべき方向性を分析記事と豊富な調査データから読み取ることができる事業者必携の報告書である。

※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。 『クラウド＆データセンター完全ガイド』監修のもと、業界動向、サービス動向、ユーザー動向をまとめた報告書。2007年から毎年発行している。近年のデータセンターを取り巻く状況は2つの側面があり、クラウド利用が拡大することによる既存データセンターの縮小・撤退と、そのクラウドを下から支えるハイパースケールデータセンター新設である。新設のデータセンターが大規模化していった結果、すでに建設費は中小の事業者では賄いきれないほど高額となった。そのため、電力系含めた通信キャリアやREIT（不動産投資信託）系などの経営体力があるデータセンター事業者しか新設に手を出せない状況になりつつある。いま現在もGAFAをはじめとする世界大手クラウド向けと目される超大規模な施設が東京・大阪圏で相次いで建設されている。一方、地方の中核都市では、電力系事業者によって従来型のハウジングデータセンターが新設されている。地元の中小事業者にとっては脅威に映る半面、老朽化した自社データセンターを刷新・新設するか、それら最新データセンターの一角をDC in DCするか、方針転換を含めて検討するタイミングである。 本書では、近年の国内データセンター新設トレンド、クラウド利用の伸び、地域ごとの動向などを分析し、新設の最適地も併せて紹介することで、データセンター事業者の次の一手を考えるうえでの最良の材料を提供している。 本年度版よりデータセンターカオスマップ、国内全商用データセンター日本地図・地域別地図も収録。

※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、インプレスの専門媒体『クラウド&データセンター完全ガイド』による監修のもと、データセンターの市場動向、事業者動向、ユーザー企業の利用動向をまとめた調査報告書である。 第1章では、データセンターの新設を中心に加速する環境の変化を解説している。ハイパースケール型、リテール型それぞれの動向、地域別の動向など詳細に分析し、最近の差別化トレンドである接続性・ネットワークの強化と都市型含めた大規模化について分析している。また、DC関連業界カオスマップと新設DC日本地図・地域別地図、IXマップを掲載する。その他、大規模停電によるデータセンター停止事故や設定ミス、データ焼失など示唆に富んだ事故事例や、COVID-19による影響と事業者の対応なども解説する。 第2章、第3章では、2種類のアンケート結果を掲載。 「データセンター事業に関する意向調査」は、データセンター事業を運営する企業に対して意向を調査。大手クラウドサービスとの連携や、ファシリティの保有状況、事業の今後の方向性や戦略について調査している。 「利用企業動向調査」では、ITインフラユーザー企業を対象に、商用データセンターの利用率、ラックや電力などのデータセンター利用状況、選定理由、支払っている金額、強化してほしい点、クラウドサービスの利用有無やサービス名なども調査している。 参考資料には、市町村別のデータセンター拠点一覧とデータセンターサービス一覧を掲載するほか、市場で提供されているデータセンターサービスの調査結果を掲載している。179サービスの基本スペックや付加価値オプション、特徴などを調査し、多角的に集計している。

※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。 本書は、インプレスの専門メディア『クラウド&データセンター完全ガイド』による監修のもと、データセンターの市場動向、データセンター事業者の動向、企業の利用動向などをまとめた調査報告書です。 DXの進展やICTサービスの需要増を支えるクラウドサービスの利用増を背景に、その基盤となるデータセンターは急拡大し、ハイパースケール型、リテール型ともに活況を呈しています。近年は、生成AI需要の高まりも加わりますます投資は増大、大規模なAIデータセンターの新設計画も相次いでいるほか、大手クラウド事業者の莫大な投資も発表されています。また、データセンター事業者はAI対応に迫られており、GPUサーバーやHPCサーバーなどの安定稼働を提供する「高発熱サーバー対応サービス」、LLMの開発やAIサービス提供、AI利用に使用する計算リソースを提供する「AIクラウドサービス」のどちらも拡大している状況です。その一方で、カーボンニュートラルに向けた再生可能エネルギーへの取り組みも加速しています。 本書では近年の国内データセンター新設動向、データセンター事業者と利用企業の調査などから、クラウドおよび生成AIが拡大する中でのデータセンター市場を多角的に分析。ハイバースケール型とリテール型のそれぞれの新設動向と今後の計画、政府の施策動向や最新トピック、AI対応サービスへの取り組みと動向、関東・関西ならびに各地方の新設動向、利用企業のITインフラ利用の現状と意向をまとめています。また、不動産市況からみたデータセンター市場についての有識者による寄稿も掲載しています。

※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。 近年は、DXの進展やICTサービスの需要増を支えるクラウドサービスの利用増を背景に、その基盤となるデータセンターの急拡大が続いている。このような中、この1年は行政による国内デジタルインフラ強靭化と地方分散化の推進、ハイパースケール型データセンターへのさらなる新規参入や発表済み計画の前倒しと加熱する用地確保競争、リテール型データセンターにおける都心部のインターコネクション向けの新設と周辺主要都市でのハウジング用の新設の双方の増加、電力料金の高騰と再エネ利用への対応の4つがトレンドとして挙げられるだろう。 第1章では、こうしたトレンドの中、データセンターの新設を中心に市場全体、地域の動向を分析する。あわせて、政府の施策動向や最新トピック、脱炭素に向けた動きを解説する。 第2章、第3章では、提供・需要の両者意向調査として2種類のアンケート結果を掲載。「データセンター事業に関する意向調査」は、データセンター事業を運営する企業に対して意向を調査。大手クラウドサービスとの連携やファシリティの保有状況、高騰する電気料金への対応、事業の今後の方向性や戦略（投資状況や今後の事業継続性）等について調査している。 「利用企業動向調査」では、ITインフラ利用企業を対象としてアンケート結果を掲載。商用データセンターの利用率、ラックや電力などのデータセンター利用状況、選定理由、支払っている金額、強化してほしい点などをまとめて掲載している。また、クラウドサービスの利用有無や利用しているサービス名なども調査している。

※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。 本書は、インプレスの専門メディア『クラウド&データセンター完全ガイド』による監修のもと、データセンターの市場動向、サービス動向、データセンター事業者の意向、ユーザー企業の利用動向などをまとめた調査報告書です。 近年は、DXの進展やICTサービスの需要増を支えるクラウドサービスの利用増を背景に、その基盤となるハイパースケール型データセンターは昨年までとは比較にならないほど急拡大しています。この1年間に、海外のデータセンター事業者に加えて、不動産投資・開発や物流不動産といった外資系事業者の新規参入が相次いでいること、すでに日本国内で展開中のデータセンター事業者が資産規模を大幅に拡大したこと、発表・予定されていた複数の新規データセンターの開設が前倒しになったことが大きな動向として挙げられます。一方で、リテール型データセンターは、引き続きネットワークを重視して接続性・インターコネクションによるエコシステム構築を目指した戦略に従った接続向けデータセンター新設が見られ、IX（インターネットエクスチェンジ）が充実してきた福岡市博多に注目が集まっています。 このような中、本書では近年の国内データセンター新設トレンド、地域ごとの動向、データセンター事業者とユーザー企業調査などから、急拡大するハイパースケール型データセンターとネットワーク・IXで差別化するリテール型データセンターの動向を中心に分析しています。 そのほか、提供・需要の両者意向調査として、データセンター事業者を対象としたサービス・施設状況についての現状・意向、ユーザー企業におけるITインフラ利用の現状・意向をそれぞれアンケート調査してその結果を収録しています。

※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。 近年は、DXの進展やICTサービスの需要増を支えるクラウドサービスの利用増を背景に、その基盤となるデータセンターの急拡大が続いている。この1年は、ハイパースケール型データセンターの活況な状況が続く、リテール型データセンターは地方主要都市でもコネクティビティ重視の方針、政府の整備事業も加わり北海道での計画が起動、電力料金の高騰と再エネ利用への対応の4つがトレンドとして挙げられる。 本書は『クラウド＆データセンター完全ガイド』監修のもと、業界動向、事業者動向、ユーザー動向をまとめた報告書である。 第1章では、データセンターの新設を中心に市場を総括し、政府の施策や脱炭素に向けた動向、この1年の最新トピックについて解説する。 第2章では、事業者の動向と戦略を総括する。データセンター事業者を7つの分類にわけ、各分類の動向と戦略を総括している。 第3章では、地域別の新設状況を関東、関西、その他の地域にわけ近年の新設から計画段階のものまで幅広く取り上げている。 第4章では、各事業者の動向と戦略を個票形式で紹介。それぞれの事業者へヒアリング調査した結果をもとに、拠点の概況、強み、稼働状況と売上動向、顧客の動向、今後の戦略、クラウドへの取り組み、電気代高騰への対応、市場に対する認識、課題と対応策についてまとめている。 第5章では、「利用企業動向調査」の結果を掲載する。利用企業を対象としてアンケートを行い、商用データセンターの利用率、ラックや電力などの利用状況、選定理由、支払っている金額、強化してほしい点などをまとめて掲載している。また、クラウドサービスの利用有無や利用しているサービス名なども調査している。 参考資料には、市町村別のデータセンター拠点一覧とデータセンターサービス一覧を掲載する。

※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。 ◆高品質なデータを設計・開発する技術◆ 　Data-centric AIとは、機械学習の権威でありGoogleのAI研究チームを率いたAndrew Ngが2021年に提唱した、モデルよりもデータに主眼を置くというAI開発のアプローチです。過去数十年にわたりAI開発においては、固定されたデータセットに対してニューラルネットワークをはじめとしたモデルを適用し、そのモデルを改善することに関心が寄せられていました。しかし、このモデルを中心としたアプローチでは、データセットへの過度な依存やデータセットが抱える課題への無意味な適合により、実用において期待ほどモデルの性能が改善しないといった問題が指摘されています。そのため近年はモデルを固定したうえで、データ拡張、アノテーションの効率化や一貫性の担保、能動学習といったデータに工夫を加えることによってモデルの性能を向上させるアプローチに注目が集まっています。本書では、Data-centric AIの概要を解説したあとに、画像認識、自然言語処理、ロボットといった分野におけるデータを改善するための具体的なアプローチを解説します。最終章では、企業における実践的な取り組みを紹介します。 ■こんな方におすすめ ・データセットの作成、データの学習方法に興味のある方 ・基盤モデルに興味がある方 ■目次 ●第1章 Data-centric AIの概要 ・1.1 Data-centric AIとは ・1.2 データセットのサイズとモデルの性能の関係 ・1.3 データの品質の重要性 ・1.4 おわりに ●第2章 画像データ ・2.1 画像認識におけるData-Centric AIとは ・2.2 画像認識モデルの基礎知識 ・2.3 データを拡張、生成する技術 ・2.4 不完全なアノテーションからの学習 ・2.5 画像と言語ペアの関係性を学習した基盤モデル ・2.6 能動学習 ・2.7 おわりに ●第3章 テキストデータの収集と構築 ・3.1 言語モデルの事前学習 ・3.2 事前学習データの収集 ・3.3 ノイズ除去のためのフィルタリング ・3.4 データからの重複除去 ・3.5 テキストデータ収集の限界 ・3.6 おわりに ●第4章 大規模言語モデルのファインチューニングデータ ・4.1 ファインチューニングとは ・4.2 Instruction Data ・4.3 Preference Data ・4.4 ファインチューニングモデルの評価 ・4.5 日本語における大規模言語モデルのファインチューニング ・4.6 おわりに ●第5章 ロボットデータ ・5.1 はじめに ・5.2 RTシリーズの概要 ・5.3 多様なロボット ・5.4 ロボットにおけるデータ収集 ・5.5 データセット ・5.6 データ拡張 ・5.7 おわりに ●第6章 Data-centric AIの実践例 ・6.1 テスラ ・6.2 メタ ・6.3 チューリング ・6.4 LINEヤフー ・6.5 GO ・6.6 コンペティションとベンチマーク ・6.7 Data-centric AI実践のためのサービス ・6.8 おわりに ■著者プロフィール 片岡裕雄（かたおかひろかつ）：2014年 慶應義塾大学大学院 博士（工学）。2024年現在、産業技術総合研究所 上級主任研究員、オックスフォード大学 Academic Visitor および cvpaper.challenge 主宰。時空間モデルのベースライン3D ResNetの研究開発，実データ不要の事前学習法 数式ドリブン教師あり学習（Formula-Driven Supervised Learning; FDSL）を提案。2019/2022年度AIST Best Paper、2020年 ACCV 2020 Best Paper Honorable Mention Award、2023年 BMVC 2023 Best Industry Paper Finalist。研究はMIT Technology Reviewや日経等メディアにて掲載。本書の監修を担当。

AIも、IoTも、ビッグデータも 法律の知識なくして成功なし！ AIもIoTもビッグデータも、すべて「データ」活用ビジネスです。「データ」は法律で守られているので、法務的観点から検討すべきポイントはたくさんあります。にもかかわらず、日本企業は上場企業でも法務部門が1人という会社があります。そうした体制では十分な検討が行われず、「法務が軽視されている」のが実情です。 世界企業は違います。数百人もの弁護士がデータ活用ビジネスに携わる企業があります。欧米の企業は契約交渉する際、事業部門・システム部門・法務部門が連携してデータ関連の条項について粘り強く交渉し、自社に有意な契約を勝ち取っています。「攻めのビジネス」を支えるのは法務なのです。 本書に登場する法律は、個人情報保護法、マイナンバー法、特定商取引法、特定電子メール法、犯罪収益移転防止法、外為法、電気通信事業法、医療法、薬機法、銀行法、金商法、e文書法、電子帳簿保存法などです。法律を扱っていますが、事業部門やシステム部門の人を想定して書いています。Q＆A形式ですので、無理なく読み進めることができるでしょう。 データ戦略を進める上で、本書の法律知識は欠かせません。データ活用を推進するビジネスパーソン必携の１冊です。

「データは法律で守られている」 ビジネスパーソン必読の法務書 　DX（デジタルトランスフォーメーション）を進めれば、ビジネスは「データ」基点になります。ここで押さえておかねばならないのは、「データは法律で守られている」ということです。個人情報保護法だけではありません。欧州のGDPRや特定商取引法、特定電子メール法など、合計10以上の法律が関係します。それらすべてに目を配り、法律を味方につけてこそビジネスを有利に展開できるのは間違いありません。データ戦略を進める上で、法律の知識は欠かせない時代なのです。 　法務には「攻め」と「守り」の両面がありますが、本書の特徴は「攻めのビジネス」に力を入れていることです。法律に従うのは当然ですが、守り重視の姿勢では世界と伍して戦えません。ネットに国境はなく、このままでは外国企業が日本のデータビジネスを支配する日が来ないとも限りません。 　こうした現状に危機感を抱いた著者陣（多くは弁護士）が立ち上がり、本書を執筆しています。法律を扱った本ですが、事業部門やシステム部門の人を想定して書いています。Q＆A形式ですので、無理なく読み進めることができるでしょう。データ活用を推進するビジネスパーソン必携の１冊です。 （本書は2018年に発行した『データ戦略と法律　攻めのビジネスQ＆A』の改訂版で、2018年以降に改正された各種法律に対応しています。）

プロ野球のプレーや采配についてのツイッター発信がきっかけで、ダルビッシュ有投手と知り合いになり、「お股ツーシーム」を教えたことで一躍脚光を浴びた著者。その後、『セイバーメトリクスの落とし穴』などベストセラーも著しています。本書は、ダルビッシュからピッチングに関してアドバイスを求められるほどのお股ニキ氏が、ダルビッシュのすべてをデータで徹底解剖し、歯に衣着せない、お股流の視点で評論・分析します。

※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。 電子版にCD-ROMは付属しません。あらかじめご了承ください。一年中使える保育のイラスト集が、データダウンロード付きにパワーアップ！・おたよりやクラスグッズ、個人マークが1冊で作れる！・使いやすくて可愛いイラストが800点以上！保育に役立つ、かわいいイラストをたくさん収録！『改訂版 CD-ROMブック 千金美穂イラストコレクション』を、待望のダウンロードデータ付きにリニューアル！保育雑誌『PriPri』の表紙イラストで大人気！千金美穂のカラーイラストを338点、モノクロイラストを479点掲載！イラストの使い方付きで、初めての先生も安心です。

あらゆる企業や組織の中で価値あるデータが、新しい時代のために十分に活用されないまま大量に眠っている。さまざまな情報システムの中枢をなすRDBに保管されてきたデータはもちろん、日常使われるワープロやPDFの文書、ネットのWebページなどのデータもそれぞれの目的に応じて囲い込まれていると言っていい。これらを解放してAIやブロックチェーンで活用できた者は、第4次産業革命の勝者となる。そのためにはデータの生成から変換、管理、流通までのプロセス全体を円滑に回すことのできる、デジタル時代にふさわしい新しい「データサイクル」を実現することが欠かせない。その鍵は、AIなどの機械がそのまま理解することのできるデータの形式を採用することにある。そこで今、オープンな国際標準に基づくXMLデータ形式による低コストで柔軟なシステム作りが、あらためて注目されている。本書が提唱する革新的なXML自動変換技術によって、企業や組織は最強のデータ戦略を手に入れることができる。

森林、レアメタル、水産資源……現実はここまで来ている! 2050年、世界の人口は92億人に達するだろう(国連人口部による2006年時点での推計)。転換を迫られる原子力中心のエネルギー政策、巨大市場化するインドと中国、ますます加速する低価格と大量消費、資源の枯渇は、すでに現実の問題になっている。食糧は、エネルギーは、水は、レアメタルは……最新のデータで資源の未来を検証する。(ブルーバックス･2011年11月刊)

テレビマーケティングはこの1冊から！ 今、テレビ市場は変革期にあります。 Netflix、Hulu、Abema TVなどを始めとしたOTTプレーヤーが急成長し、また日本テレビ、テレビ東京、フジテレビ、TBSが共同で、CMを15秒単位で1枠から購入できる「SAS（Smart Ad Sales）」という新しいテレビCM商品を開発するなど、「テレビ離れ」が嘘のように新旧プレーヤー勃興し、さながら成長産業のような様相を呈しています。 もはや「テレビ」という概念は、マス・マーケティングの一部でも、デジタル・マーケティングと対立する概念でもなくなりつつあるのです。 本書では、国内外のテレビ周辺プレーヤーや業界の全体像を示し、日本市場における「テレビマーケティング」の可能性について紐解きます。 【目次】 ●1章　テレビマーケティングが現実に。データの多様化が牽引する、背景と実態とは？ ●2章　続々と登場するテレビデータを活用し、投資効果の高いCM施策を実施する秘訣 ●3章　CMのクリエイティブをデータで科学する／アテンションを集めやすいCMのポイントは？ ●4章　「6秒CM」の衝撃　トヨタやウェンディーズ等、先進企業の短尺CMの活用法から実用性を説く ●5章　2019年は「Advanced TV元年」になるか　地上波テレビに押し寄せるデータドリブンの波 ●6章　データドリブンなテレビマーケティングの先駆け　日本テレビの「ASS」が仕掛ける挑戦 【著者紹介】 郡谷 康士（グンヤ ヤスシ） TVISION INSIGHTS株式会社　共同創業者／代表取締役社長 東京大学法学部卒。マッキンゼー・アンド・カンパニーにて、事業戦略・マーケティング戦略案件を数多く担当。リクルート中国の戦略担当を経て、上海にてデジタル広告代理店游仁堂(Yoren)創業。2015年よりTVISION INSIGHTSを創業し、代表取締役社長に就任。 ※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。

フジテレビ系「性格ミエル研究所」などで取り上げられ、ネット上でも「当たる！」と評判のディグラム診断。心理学と統計学の掛け合わせにより、現代人を27タイプに分類・分析します。本書は「適職」に特化し、膨大なデータから各タイプの基本的な性格、仕事上の長所短所、向いている職業・職場環境を診断するものです。

※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。 体力や感覚のバスケットは終わった。 「知識」と「分析」で求める最強の方程式、過去のデータから読み取る戦術プランを解説。 日本バスケットボール学会が最新の論文をわかりやすく解説。 プロのビデオアナリストが教えるランニングスコアの読み方。 【予定内容】 Part1. ヘッドコーチとしてのアナリストとスタッツとの付き合い方 千葉ジェッツふなばし ヘッドコーチ 大野 篤史が語るビデオアナリストの必要性 Part2. ランニングスコア~試合の流れを読む~ 登録メンバーをみるところから試合は始まっている。 Part3. ベーシックスタッツ~個人をスキルを分析~ 得点、リバウンド、アシストなどの基本的なデータから選手の特徴を探る Part4. データの体系化とBリーグにおける分析の実際 様々なデータを元に多角的な分析の行い方。 ※内容が変更になる場合がございます。

※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。 家庭は安全、と思っていたら、2006年には家庭内事故死が交通事故を上回ってしまったという。しかし、高齢者を対象にしたバリアフリー関係の本は目にするが、幼児や子供の家庭内事故死を防止するための本はほとんど目に付かない。 この本は、現代の住居に潜むさまざまな危険を、この道の専門家がデータを提示しながら73のテーマで丁寧に解説する。一般の人はもちろん、住宅を設計・提供するプロにもぜひ一度は目を通して欲しい1冊。

【データに基づく議論・意思決定が生み出す競争戦略】 「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを課題発見力、人材力、データ力、施策実行力の4つに整理して、それぞれ解説します。 また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織はデジタル化、データ分析、AI・データサイエンスの3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。 ■こんな方におすすめ - 事業会社のDX・データ活用プロジェクトの担当者 - 会社にデータドリブンな文化を持ち込みたい経営層・マネージャ層 ■目次 第1章 データで話す組織づくり 　　1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成 　　1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義 　　1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ 　　1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方 　　1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性 　　コラム タクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用 　　コラム ワークマンでのデータ活用の軌跡 第2章 現状把握とデジタル化 　　2-1 社内業務の把握 　　2-2 意思決定プロセスの把握 　　2-3 事業課題の把握 　　2-4 アクションのための情報収集 　　2-5 情報システム部門の把握 　　2-6 ステークホルダーの把握 　　2-7 外部人材の活用 　　2-8 情報セキュリティの把握 　　2-9 社内システムの把握 　　2-10 データの把握 　　2-11 システムによる課題解決の実践 　　2-12 いつでも振り返れるように現状を整理 第3章 データ分析チームの組成 　　3-1 分析テーマの選定 　　3-2 類似事例の調査と比較 　　3-3 ビジネスフレームワークの活用 　　3-4 データ分析チームを構成する人員 　　3-5 兼任担当者から専任へ 　　3-6 データ理解とデータ整備 　　3-7 定常モニタリングとBIツールの用途 　　3-8 データの伝え方 　　3-9 効果の計測 　　コラム データ分析組織の継続 　　コラム データ基盤の重要性 第4章 AI・データサイエンスの応用 　　4-1 統計・AIモデルでできること 　　4-2 統計・AIモデルにおける課題設定 　　4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略 　　4-4 育成のためのしくみづくり 　　4-5 評価体系の構築 　　4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定 　　4-7 モデルの評価 　　4-8 MLOps 　　コラム 中央集権型かデータの民主化か ■著者プロフィール 大城 信晃：NOB DATA株式会社 代表取締役。データサイエンティスト協会九州支部 支部長。主に地方のインフラ企業にてDX推進という文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関する伴走支援を、東京エリアを中心とする企業にてChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活用支援を行っている。 油井 志郎：株式会社ししまろ CEO（代表取締役）。金融、医療、製薬、製造メーカー、IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連などの分析全般を伴走型で支援を行っている。 小西 哲平：株式会社biomy 代表取締役社長。がん微小環境のAI解析を通して個別化医療の実現を目指す。秋田大学大学院医学系研究科博士課程(病理学)、理化学研究所に研究員としても在籍。 伊藤 徹郎：Classi株式会社 プロダクト本部 本部長。徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 客員准教授。Classi株式会社にて、データ組織の立ち上げからエンジニア組織の統括。2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大学にも籍を置く。 落合 桂一：大手通信会社R&D部門　データサイエンティスト。東京大学大学院工学系研究科 特任助教。位置情報、端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また、自らの経験を活かし大学で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。 宮田 和三郎：株式会社カホエンタープライズ CTO。業種業態を問わず、様々な組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持つ。

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 糖尿病、高血圧、脂質異常症など…。 膨大な資料でわかった！ 生活習慣病が改善した人はこれをやっていた！ ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 実は生活習慣病の予防に役立つと 科学的にはっきりわかっていることはそれほど多くありません。 そこで本書では、これだけは必ず気を付けたいという 「基本中の基本」を集約しました。 この判断の基準になるのが「科学的なエビデンス（根拠・証拠）」です。 エビデンスとして信頼の高い裏づけがなされていない 生活習慣病の予防法は、本書では扱っていません。 エビデンスとは簡単に言えば「判断する根拠となるデータ」のこと。 「減塩すると実際にどれくらい血圧が減るのか」 「運動すればするほど、実際にはどれくらい心臓発作が起きにくくなるのか」 といったものです。 「減塩とか運動とか禁煙が体によさそうなのはわかっているけど、やる気が起きないんだよね…」 と思う方が大半でしょうが、 エビデンスを見たら、減塩や禁煙をしてみたくなる…、そんな人が多いでしょう。 本書の狙いはそこにあります。 例えば、１週間の運動の頻度が増えれば、 糖尿病発症のリスクが下がるというエビデンスが登場します。 このエビデンスによりますと、全く運動しない人と比べると、 １週間に１～２回の運動をする人の発症のリスクは約0.8倍に、 １週間に３回の運動をする人は約半分となります。 本書ではこのようなエビデンスがたくさん出てきますが、 これらを見ることで、エビデンスから紐解かれる 生活習慣病の予防法を実行したくなるはずです。 減塩や禁煙の三日坊主とも「さよなら」できるかもしれません。 エビデンスの良し悪しを決める役目は、 国立循環器病研究センター（国循：こくじゅん）が担当します。 国循は、国内に６つある国立高度専門医療研究センターの１つで、 循環器病について専門的で高度な医療を提供することを役割としています。 また、臨床的な治療だけでなく、 予防法、診療技術、治療法などについて研究や開発を行っており、 臨床と研究の両輪で循環器病の制圧を目指しています。 ■内容例 ・１ｇの減塩で、血圧は約１mmHg下がる ・５％程度の減量で、糖尿病発症率が約半分!? ・30代以上の男性では、約３分の１が肥満 ・プラス10分歩くことから始めよう ・循環器病で死亡するリスクが約2.5倍高い…!? ・禁煙は何歳から始めても遅くはない！

データで見抜くSNSマーケティングの罠 昨今のCookie規制や個人情報保護法の整備などにより、 従来のデジタル広告施策を継続するにはハードルが高くなると 予想されています。 一方、SNS上に集まる一般ユーザーのUGC（クチコミ）は、 こうした規制による影響を受けないため、UGCを活用して 購買を促すSNSマーケティングに注力する企業は増加しています。 しかし、SNSマーケティングに対し、誤った固定観念を持っている企業は 少なくありません。本書では、データとロジックを基軸とした SNSマーケティングを展開するホットリンクが「SNSマーケティングの罠」を 5つの章に分けて解説し、罠に陥らないためのナレッジを紹介しています。 【目次】 第1章　SNSマーケにありがちな“3つの失敗” 成果を出すために不可欠なKPI設計とは 第2章「SNSマーケティング＝アカウント運用」という固定観念からの開放 “N対n発想”が成功確率を高める 第3章　有名人だけがインフルエンサーではない！ 情報拡散の鍵となる「質の高いフォロワー」とは 第4章　無視できない「ダークソーシャル」のUGC 見えないデータと向き合うための想像力とは 第5章　SNSでモノは買われているか？ フライホイール型の購買行動「ULSSAS」を理解する 【著者紹介】 私がエレン（わたしがえれん） 株式会社ホットリンクのライター／編集者。 前職の人材ベンチャー企業では、複数のオウンドメディアで 編集・ライティングや、SNS運用を担当。現在はホットリンクにて SNSマーケティングのノウハウを発信すべく、オウンドメディア運営や コンテンツ制作、広報に従事。 ※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。

47都道府県の現状を代表的な指標で示し，多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行い，全国の市，東京23区，町村の主要統計を掲載。

47都道府県の現状を代表的な指標で示し，多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行い，全国の市，東京23区，町村の主要統計を掲載。

47都道府県の現状を代表的な指標で示し，多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行い，全国の市，東京23区，町村の主要統計を掲載。 ※初版の内容を修正し、2019年10月1日付で改訂版を配信しました。 誠に恐れ入りますが、それ以前にご入手いただいたお客様には再度ダウンロードしていただきますようお願いいたします。

47都道府県の現状を代表的な指標で示し，多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行い，全国の市，東京23区，町村の主要統計を掲載。

47都道府県の現状を代表的な指標で示し，多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行い，全国の市，東京23区，町村の主要統計を掲載。　 ※初版の内容を修正し、2021年9月16日付で改訂版を配信しました。 誠に恐れ入りますが、それ以前にご入手いただいたお客様には再度ダウンロードしていただきますようお願いいたします。

47都道府県の現状を代表的な指標で示したほか、多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行っている。また、全国の市、東京23区、町村の主要統計を掲載。

47都道府県の現状を代表的な指標で示したほか、多数の社会・経済統計により都道府県別の比較を行っている。また、全国の市、東京23区、町村の主要統計を掲載。本年版より市町村ランキングも。

創刊35年の「地方がわかるデータブック」、地方がわかるデータブックとして市場調査、地域学習、講演資料などに主に地方公務員の方や地方金融機関、地方新聞社やマスコミなどでも広く活用いただいています。高校や大学の入試問題にも、本書より多数出題されています。

創刊36年の「地方がわかるデータブック」、地方がわかるデータブックとして市場調査、地域学習、講演資料などに主に地方公務員の方や地方金融機関、地方新聞社やマスコミなどでも広く活用いただいています。高校や大学の入試問題にも、本書より多数出題されています。

創刊37年の「地方がわかるデータブック」、地方がわかるデータブックとして市場調査、地域学習、講演資料などに主に地方公務員の方や地方金融機関、地方新聞社やマスコミなどでも広く活用いただいています。高校や大学の入試問題にも、本書より多数出題されています。

新型コロナウィルスの流行―― 政府の対応が国によって違う裏側には、 各国民の「ナッジへの反応度」が関係していた!? ・日本人の、政府の働きかけに対する反応は、やっぱり「特殊」!? ・アメリカ、イギリス、イタリア、フランス、ドイツ……各国民はどう考えているのか? ・中国と韓国がいつも「過剰に反応」しているように見える理由 各国民の深層心理が見える、全世界規模調査を大公開! --------------------- アメリカは活用に積極的。 デンマークは慎重派。 では、日本は……? 「ナッジ(Nudge)を用いることを検討している担当者、 そしてナッジに警戒心をもっている人々の必読書」 (大阪大学大学院経済学研究科 大竹文雄氏[解説]より) “使える経済学=ナッジ”を 大事なプレゼン、キャッチコピーづくり、 マーケティング、コンサルティングの現場で、 賢く役立てよう 「誰が、どのように働きかけたら、大勢の賛同を得られるか」がデータでわかる。 「ナッジ」の提唱者の一人が贈る、「ナッジ」活用の基本原則。 ---------------------

※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。 戦争指導者たちの愚かさの本質とは？国民に押しつけられた犠牲の実態とは？ 太平洋戦争を各種統計・データを通じて、客観的、かつグラフィカルに振り返る。数字が語る真実が、美化された「戦争神話」を打ち砕く。 デジタル毎日上で大きな反響を呼んだ連載「数字は証言する～データで見る太平洋戦争」を書籍化。半藤一利氏、保阪正康氏、ドナルド・キーン氏をはじめ、各界著名人の戦争体験インタビューも収録。 ※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

企業の採用予定数は８年連続で増加と、構造的な売り手市場が継続。インターンシップの導入が増加し、採用活動に早期化が見られた。今シーズンの状況を企業と学生双方の視点から振り返る。

統計学の第一人者、西内啓が 企業のマーケター、経営層のために 初めて書き下ろしたデータ分析・活用の実践書 ビッグデータの活用やデータサイエンスの重要性が語られてきましたが、実際に企業の現場の実務者がどのような方針でデータを収集し、整理して活用するかについてはまだまだ難しいのが現状です。 一方、AIやデータ分析ツールの発達によりデータ分析の専門家ではなくても、基本的な理解があれば分析や活用が可能になる「市民データサイエンス」の時代とも言われます。 この本は、企業のマーケターをはじめとするビジネスリーダーの方々が、「何から始めるか」「どのようにデータを集めるか」という段階からはじめ、「リサーチデザイン」など、調査データの設計や方針の策定や、外部からのデータの調達について解説するとともに、著者の会社「データビークル」のツールを通じて、データの前処理、分析方法、効果測定やROIの最大化について紹介する内容です。 【対象読者】 企業のマーケター、プランナー、経営層 【目次】 序章：データを活かせる組織を作るために 1章：業務のためのデータを活用可能なデータへ 2章：価値ある分析のためのリサーチデザイン 3章：リソース配分の予測問題―統計学と機械学習の使い分け 4章：ターゲティングの因果推論 5章：データサイエンスを「プロダクト」にするために 終章：社内政治を乗り越えろ ※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。

「日本社会は既に多民族化しているんです」――。改正出入国管理法が2019年4月から施行され、外国人の受け入れ拡大が進む日本。だが、現実は私たちの想像をはるかに上回る。もはや企業も自治体も、そして日本社会全体も外国人なしでは成り立たなくなっているのだ。NHKの特設サイト「外国人“依存”ニッポン」取材班がオープンデータを独自に分析し、日本社会の外国人への“依存”を明らかにする。

中国は「失われた２０年」へ突入した！ 評論家やジャーナリストによる、印象に基づいた中国脅威論は間違っている。数字やデータに立脚しないで中国について書かれた本をいくら読んでも、中国の全体像を理解することはできない。しかし中国の発表する統計データは信頼性に欠け、肝心なデータが伏せられていることも多く、実証的な研究をすることが難しい。 本書では、不確実な情報やデータに基づいて的確な判断を行うことができる「システム分析」の手法を用いて中国経済に迫る。そこで明らかになったのは、過去２０年間にわたり謳歌してきたバブルが崩壊し、低成長を余儀なくされる「失われた２０年」が始まった中国経済の実像であり、貧富の格差が拡大し汚職がはびこるという奇跡の成長の「からくり」である。 普通の開発途上国にすぎない中国の実像を描き出すとともに、日本がとるべき長期的視点に立った対中戦略を示した一冊。

【水野和夫氏・推薦】 中国の未来は、アジアの覇権国家か、普通の開発途上国か？ 高い評価を得た『データで読み解く中国経済』の続刊・未来分析編、遂に刊行！ 　米国が覇権を確立して以降、中国はもっとも手ごわい相手である。だから、対峙することに躊躇している。日本の保守系メディアが言うように、オバマ政権が弱腰だからではない。共和党政権でも中国と真正面から対決することはないだろう。 　中国は太平洋を二分して、西側を中国のテリトリーとする案を米国に提案している。そこに「中華帝国」を作る。10年のスケールで考えれば、米国はその提案を飲む可能性が高い。米国と中国の妥協が成立すれば、日本はアジアで孤立する。日本は20世紀に米国と安保条約を結んだことによって大きなメリットを受けた。だが、21世紀にあまりに米国を頼っていると、米国と中国が話をつけた場合に、大きなデメリットを被ることになる。この辺りのことは、もっと真剣に議論しておいたほうがよい。（本文より）

※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。 2023（令和5）年度決算は多くの病院にとって過去最悪であり、病院の財務状況悪化が加速している。特に急性期病院において医薬品材料費が増加し、水道光熱費の高騰もおさまらない。それに加えて、働き方改革で人件費も増加し、このままでは破綻をきたすという声を多方面から耳にする。一方で、コロナで入院患者数が減少し、病床稼働率も以前の水準に戻らない。 　このような中行われた2024（令和6）年度診療報酬改定は、本体がプラス0.88％と自民党政権に復党後は最高の上げ幅で、国も一定の配慮をしてくれたことになる。しかしながら、ベースアップ評価などの賃上げが前提の改定であり、これでは病院のコスト増が吸収できないレベルだと私は強く感じている。 　どんなに財務状況が厳しくとも、私たちには地域医療を支えていく責務があるし、職員の生活も守らなければならない。そのために何をしたらいいのか。これをやったら一足飛びにうまくいくという魔法の杖は存在しないと私は考えている。しかし、適切な戦略を考え、円滑に実行することはいつの時代でも不可欠なことである。病院で働く職員の英知を結集し、どこに進むべきか、そのためにどのようなオペレーションを構築すべきなのか、今まで以上に微に入り細を穿つ方向性を示さなければいけない。 　私自身、様々な病院の現状を直視し、昨今の病院経営についての悩みは尽きない。適切な打ち手を実行しても、それ以上に費用がかさみ結果につながらないことも多い。ただ、多くの優秀で熱意にあふれる医療人とともに考え、実践してきたことは後世も含め、誰かの役に立つと考え刊行に至った。 　社会保障費の抑制という環境下において、かつてのような右肩上がりの病院経営を行うことは難しいだろう。しかし、社会に人が住むために医療という業界は不可避であることをコロナが教えてくれた。そして、コロナ禍で医療人が命をかけて闘ったあのプライドを忘れることはできない。気持ちだけで病院を支えることはできないが、前向きな気持ちを失ってしまえば医療業界は衰退する一方だと考える。 　正しい打ち手を適切なタイミングとメンバーで実行することで、未来は拓けるはずである。そんな私たちの未来は希望に満ちていると信じ、筆を擱きたい。

※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。 5G等新たなトレンド、スマホ等モバイルの使われ方、SNS、動画の利用状況等をオリジナル調査で徹底分析！マーケティングや商品開発の資料等に便利なデータブック。

甲子園を沸かせてきた高校野球の「怪物」たち。高校生の時点で球史に名を残した選手たちは、プロ野球選手として大成功した者もいれば、高校時代ほどの成績を残せず引退した者、プロ野球の世界に入れなかった者もいる。甲子園で伝説を残した選手のターニングポイントはどこにあるのか？　そしてプロでも活躍する選手たちが持っている力とはなにか？　名選手たちの甲子園の成績や飛躍のきっかけになった出来事の分析を通して、高校野球における「怪物」の条件と、変わりゆくスター選手像、球児たちのキャリアを考える。

※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。 少子高齢化のトレンドにも負けずに輝く「強い県・市町村」の秘密とは？　移住者が増える、観光客が増えるなど、危機を脱した自治体はどんな取り組みを行っているのか？ 共稼ぎ子育てのしやすさ、アルバイト・パートの時給、家事・育児時間の男女差、コメの産出額、人口あたりのラーメン店の数、固定資産税収、マイナカードの普及率まで、日経記者が４７都道府県をランキングし、各自治体が行う独自の取り組みを取材。地域再生のヒントが詰まった１冊。 ◆共働き子育てしやすい街　神戸市が首位に ◆健康寿命が最も長い　静岡県の取り組みは？ ◆介護人材確保　福井県で先行 ◆「過疎地ライドシェア」北海道で進む ◆地方公務員の退職、最も抑えたのは鳥取県 ◆マイナカード普及率、新潟県で伸びる 【目次】 1　人口 子育てしやすい街／関係人口／奨学金返還支援／地域おこし協力隊／健康寿命… 2　雇用 転職月給上昇率／特定技能人材／アルバイト・パートの時給／地方版ハローワーク／起業家輩出力／介護職員… 3　教育 体力テスト／博物館数／日本語教室／スーパーサイエンスハイスクール指定校／高校生の英語力… 4　地域経済 中堅企業増減率／開業融資件数／ラーメン店数／コメの産出額／農業6次化／日本酒輸出量／100年フード／デジタル地域通貨… 5　観光振興 客室稼働率／アニメ聖地数／クルーズ船寄港回数／星空観光／ジオパーク／ストリートピアノ設置率… 6　文化・スポーツ振興 スタジアム集客力／アーバンスポーツ実施率／無形文化財／技能五輪… 7　SDGs 生物多様性／CO2排出量削減率／家事・育児時間の男女差／給食で地産地消… 8　インフラ整備 過疎地ライドシェア／復興準備の進捗度／バスアクセス改善／空き家活用／下水道の老朽化率／公共施設集約／渋滞解消率… 9　自治体の業務推進 地方公務員の退職抑制／公式動画のチャンネル登録者／CF型ふるさと納税／固定資産税収／BCP作成／マイナカード普及率…

※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。 「人口減を脱した87市区町村の取り組み」「SNS発信力が高い長野の秘密」 「ふるさと納税『勝者』の取り組みは？」「愛媛の地銀はなぜ強いか」……　 出生率や人口増減率に始まり、女性登用、農業生産性、災害対応力、道の駅の数、アニメの聖地まで、 日経記者がデータ分析により、47都道府県をランキングしたうえで、　 社会課題解決に成功した県・市町村の成功事例を紹介。 人が集まる街、魅力ある地域はどんな取り組みをしているのか？ 「強い自治体」づくりの秘密に迫ります。

平成の２５年間で、日本人の「家族」のあり方はどう変わったか？詳細な統計データ、身の上相談、家裁事例などから、生活水準、世帯構成、親子関係、介護、児童虐待、結婚・離婚・再婚、出産、葬儀…家族をめぐるあらゆる変化を欧米とも比較しながら読み解き、平成の家族像を描き出す。

世界のエネルギー転換から取り残される日本。この構図を変えたい。レスター・R。ブラウン他『大転換――新しいエネルギー経済のかたち』の好評を受け、訳者であり環境ジャーナリストの著者が日本の現況と展望を加筆し、原著の各種データを一目でわかるようにグラフ化したブックレット版を緊急出版。授業の副教材に是非。

2030年、新たな産業革命が始まる。気候変動対策のためのエネルギー革命、サーキュラーエコノミー化、AIの進化、少子高齢化など、避けることのできない大きな波は、産業、雇用、社会や教育のあり方までを激変させるだろう。これから新たに生まれる雇用・失われていく雇用は？　将来の大転換に備え、日本人にはどんな備えが必要になるか？　データをもとにひもとく。 【内容の一部より】　　 ●21世紀の産業革命は職種12分類すべてに影響する ●再エネやEVへの転換は賃金を引き下げるリスク ●生態系サービスが失われると44兆ドルの価値が吹き飛ぶ ●カーボンニュートラル化で生まれる雇用・なくなる雇用 ●「2025年の崖」で見込まれる年12兆円の経済損失　　　 ●産業革命時代の幸福な生き方

相次ぐ豪雨・台風による被害。 一気に世界中に拡大する感染症。 魚や水など、急速に身近になってきた食糧問題。 「うさんくさい」「きれいごと」だと思われてきた「地球全体の問題」について、 一般の人々も切実なテーマとして関心を寄せるようになりつつある。 企業も「規制があるから仕方なく対応」「環境問題に配慮しすぎると成長が止まる」 といった旧来型の発想からの転換を求められている。 本書は、いま世界でなにが問題視されているのか、 このままの状態が続くと近い将来世界がどうなるのかを、 一般層に向けてわかりやすく説明する。 取り上げるのは気候変動にともなう天災、食糧危機。 フードロスや、乱獲による水産資源の減少、そして「水リスク」。 コロナ問題で一気に他人ごとではなくなった感染症問題。 さらに途上国の工場をめぐる人権問題など、我々をとりまく課題について、 ひととおり理解ができるようにする。 一般ビジネスパーソンに向けて、先行する欧米企業がどのような動きをし、 投資家がどう見ているのかといった内容を紹介する。

◆チームや組織を変えたい「現場マネジャー」「人事担当者」必読！　◇「データと対話」で職場を変える、これからの組織開発の教科書！　◆鍵は「サーベイによる見える化」と「対話によるフィードバック」にあった！　◇本書を読めば、チームの雰囲気も成果も劇的に変わる！　近年、働き方改革の中で注目を浴びている「HRテック」「エンゲージメント調査」といった最新技術の数々。しかし、実際の現場ではこんな悩みを抱えていませんか？　・ただでさえ忙しいのに、アンケートばかりやらされてうんざり！　・データを見ても内容が難しくてわからない。これ、どう使えばいいんだ？　・最新のHRテックを導入したけど、現場に活かされていない……。そんな「コケてしまっているデータ活用」に翻弄されずに、職場のデータを活かして今いるチームや組織を変える技術、その名も「サーベイ・フィードバック」の手法を本書では解説する。「サーベイ・フィードバック」とは、（1）サーベイ（組織調査）によってチームや組織の状態を「見える化」し、（2）データが示す結果について対話を通じてフィードバックする技術のこと。ポイントは、データの扱い方はもちろんのこと、「どのようにデータを現場にフィードバックするか」を解説している点にある。図版とイラストを多用し、わかりやすい語り口なので、専門知識がなくてもスラスラ読める！　さらに「現場マネジャー向けのポイント」をまとめた項目や、「サーベイ・フィードバックの企業事例」も掲載。「勘と経験によるマネジメント」から抜け出し、「データを活かして組織を変える方法」がここにある！

データから価値を生み出すには、データをヒューマナイズせよ。 グッドデザイン賞金賞を受賞した経済産業省の地域経済分析システム「RESAS」のプロトタイピングなど、デザインイノベーションファームTakramで数々のデータ活用プロジェクトを主導する気鋭のデザインエンジニアが打ち立てる、人とデータをつなぐデザインアプローチ〈データデザイン〉の思想と手法。 データ利活用サービス／プロダクトづくりに携わるUX/UIデザイナー・エンジニア、自社のデータを用いた製品やサービスづくりに取り組む事業担当者、必読。データサービス構築における要諦と、全体設計プロセスが掴める一冊。

さっと読めるミニ書籍です（文章量13,000文字以上 14,000文字未満（10分で読めるシリーズ）） 【書籍説明】 現代で仕事、プライベートを問わずに情報機器を使用していない人はいないといっても過言ではないでしょう。 ありとあらゆる情報機器にとって最重要なものとは何だと思うでしょうか。 高速で処理できて快適に使用できること、クオリティの高い映像や音声を出力すること、あるいは機器自体のデザイン性も挙げられるかもしれません。 わたしはこう考えます。情報を扱う以上、最重要なのはその情報だと。 本書はこの情報、つまりデータにまつわるトラブルについての本です。 この本を手に取っていただいた人の中には、データトラブルというものに遭遇しなかった人も少なくはないと思います。 そのためそんなことはめったに起こるものではないと思うかもしれませんが、それはその人が運が良かっただけです。 わたしは長年データトラブルを解決する会社にいます。 だいたいどれくらいの頻度でデータトラブルに関する相談がくると思われるでしょうか。 毎日何十件と相談が寄せられます。 データトラブルとは誰もが遭遇するものなのです。 情報機器についての本ではありますが、難しい言葉は使わずにわかりやすく解説していきますので読み進めてみてください。 【著者紹介】 山田　政（ヤマダセイ） IT系の企業で総務・経理として勤務しています。 趣味はアウトドアやペットと遊ぶこと、資格取得など。 仕事での経験や資格取得のために学習した知識を基に役立つ情報を発信しています。

※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。 データ同化理論および数値流体力学に関して簡潔に説明したあとで、データ同化アルゴリズムを数値流体力学コードにおいて実装する際の詳細を説明するようにした。特にアンサンブルカルマンフィルタにおけるアンサンブルの推定結果への影響や4次元変分法におけるアジョイントコードの具体的な構築方法など、通常、専門書や論文には十分に記述されないノウハウ的な内容も可能な限り解説した。本書で使用したデータ同化コードはWebサイトから自由に入手できるので、本書の内容と合わせて利用いただくことでデータ同化に対する理解がさらに深まると考えられる。 機械学習・深層学習の応用分野の広がりによってベイズ推定の有用性が改めて認識されている中で、数値シミュレーションと計測データを使ってベイズ推定を実現するデータ同化は、数値シミュレーションや実験計測に取り組む研究者・技術者にとって問題解決のための新たなアプローチとなりうると期待される。

物的資産やアナログプロセスからデータを集める動きが活発化し、データ・ドリブン・エコノミーが到来しつつある。リアルデータが生産性を高めることで、ビジネスや社会はどう変わっていくのか。これからの時代に新たな価値を生み出す視点とは何か。東京大学教授の森川博之氏が事例を交えながら詳しく解説する。

高い金を払って新しい分析ソフトを入れたのに・・・ AIも導入したのに・・・・・ せっかくデータサイエンティストを雇ったのに・・・ ＤＸ推進部まで作ったのに・・・・ なぜ、組織が変わらず、ビジネスにも生かせないのか？ あなたの会社、勘違いしていませんか？ いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではない。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるだろう？　 社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか？　 実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道。 著者は、かつて大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネス・データサイエンティストを養成。 企業との連携も深い著者だからこそ生まれた日本企業の明日を照らすヒント満載の一冊。

「可視化」と「AI予測」が勝ち筋へ導く! アクセンチュアAI部門責任者による 実例ベースの組織変革方法 グローバル企業の経営幹部の84%が「AIの幅広い活用はビジネス戦略に不可欠である」と考えています。一方で「AI機能を本格的に備えた組織の構築を実現している」企業はわずか16%。この16%の企業は、その他の企業と比べてAI投資から3倍近い投資対効果を得ていることが明らかになりました。 AIを活用できる企業とそうでない企業との格差は広がる一方です。企業は適切な人材を集め、分野横断型のチームを組成し、組織全体で戦略的にデータとAIの活用に取り組まなければなりません。 データやAIの活用において日本は遅れているという声が聞こえてきます。遅れている所は遅れていると認識した上で、その弱点を補いつつ、他国と比べて優れている部分、潜在的に勝てる可能性がある領域をどう伸ばしていくべきかを解説します。

本書は、SAP導入企業のデータ活用基盤構築を長年専門に行っているコンサルティング企業がデータドリブン経営のあるべき姿について語った『データドリブン経営の不都合な真実』の続編である。2冊目の本書では、企業が実際にデータドリブン経営を実践するときに必要なノウハウについて、その具体的手法を紹介する。 「データ活用の重要性はわかるものの、何から始めたらいいのかわからない」 「目的の立て方がわからず、社内でのDX推進がうまくいかない」 データの活用に悩む経営者や管理職、プロジェクトの担当者全員が必見。 データドリブン経営に携わるすべての人が手元に置いておきたい１冊だ。

SAP導入企業のデータ活用基盤構築を永年専門に行っているコンサルティング企業が、データドリブン経営のあるべきについて語る。昨今、DXの進展とともに企業のデータ活用が急務とされるなか、システムを導入しても効果的な活用に至らず、その恩恵にあずかれていないケースがほとんどである。これらの多くは「システム導入ありき」の考えで始まり、そもそものビジョンがないがしろにされていることが原因であると考えられる。本来、データドリブン経営は企業変革であり、人や組織、ITシステム、資金などリソースを総合的に投下しないと実現できないものである。企業が目指すべきデータドリブン経営とはいかなるものか。その本質を探るべく、過去に手がけた管理会計システムや経営管理システムの案件を考察し「真のデータドリブン経営の方法論」を提示する１冊。

日本企業にも本格的な「脱炭素経営」を採り入れる時代が到来しました。これまでの中途半端な「低」炭素ではありません。「脱」炭素なのです。企業が自らの事業を通じて排出する温室効果ガス・CO2を限りなく「ゼロ」にする事業構造に変革していくことです。（「はじめに」より） 来たるカーボンニュートラル時代、投資家や消費者に評価され生き残ることができるのは、自社事業の脱炭素化と成長の両立を実現できる企業。 エネルギー生産性（EP）、炭素生産性（CP）といったエネルギー効率指標に着目し、DXのその先を見据えた経営変革の方策を示す。 現場レベルでの具体的な施策を早急に開始したい経営者、次世代を担う経営者に必読の一冊。

「もっとデータを活用して業績アップ」 「データドリブンで事業をもっと大きく」 このようにデータが重要といわれる現代では，一人一人がデータとの向き合い方を会得し，自分自身の意思と判断力を持つために「データリテラシー」を身に付けることが必要です。 データリテラシーとは，データ活用の意味から理解し，人間がデータとどう向き合うのかという視点で，どのような役割を担う人にとっても今必要なデータにまつわる知識です。データベースやSQL，難しいシステム，あるいはデータを可視化するデザインの話だけではありません。 本書は，著者が創設した「Tableauブートキャンプ」における師と弟子の対話を元に，8年間かけて会得したノウハウ・考え方をまとめあげた本です。 「データとはなにか」 「データを使ってどのように改善するのか」 「データを可視化して人々を動かすにはどうすればよいか」 これらの観点から，技術的な専門知識だけではない，データ活用の本質を考えます。

ジェフ・ベゾスも愛読！世界最強のマーケティング企業アマゾンも学ぶデータに基づくマーケティングの教科書。本書の提案する１５の指標を理解すれば、データに基づくマーケティングの意思決定が効果的に行える。データを活用して業績を伸ばしたい経営者・マーケティング幹部必読。

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。