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。

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。

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。

令和のビジネスマンにはデータ分析が求められています。 もはや特定の専門家だけのものではありません。 大人気書籍「Python実践 データ分析 100本ノック」の著者が、 数字で考える思考技術を伝授します。 --- 『ＡＩを使う側になる』 数字で考える技術と 現代に必要な発想法。 実はデータ分析の世界は、想像以上に “クリエイティブ”で“楽しい”のです。 ―――― データを活用するためのツールや技術が広まっています。 TableauなどのBIツールなどで、今ある手持ちの数字を、デジタルデータ化するという流れは非常に多く、グラフ化、ビジュアル化、データ基盤やダッシュボードなどは多くの企業で導入されています。 しかしながら、言われたとおりにデータをビジュアライズすることができても、その意味を理解するデータ分析脳が育っていないので、手順通りにやってみたにとどまり、説明ができずにデータが活用できていません。 本書は、その何故と方法を結び付け、データ分析をするための思考を学ぶことのできる必読の書籍です。

※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、全５話収録。コミックス特典の描きおろし後日談付き！

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。

いくらデータ収集のシステムや優秀なＡＩの専門家を入れても、それだけではビジネスには勝てない。国内のデータサイエンティストとして草分け的存在であり、大阪ガスのデータ分析専門組織を率いた筆者。現在は滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとり、約２５年かけてたどり着いたデータドリブン思考の重要性を示す

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(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！

※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――。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では「認知バイアス」「社会的バイアス」「統計的バイアス」といった概念についての基本知識、および対処法についての知識こそ分析者に必須であると考え、この中でも最も根源的なバイアスといえる認知バイアスを軸に解説します。 ところが、既存の認知バイアスに関する書籍は「社会人全般向け」の視点で書かれているものばかりで、分析者のバイブルになるようなものは見当たりません。なぜ分析者にとってのバイブルになり得ないのかというと、200種類近く存在すると言われる認知バイアスの中の何が原因で、分析にどんな不都合な結果を生じさせるかの具体的な説明が提示されていないからです。 本書では「分析者のためのバイアス」としての知識を、新たな教養として「分析バイアス学」と名づけました。データ分析者必読の全く新しい教科書です。ついつい、偏った分析的判断に向かってしまう。そんな悩みを抱えている方は、是非とも本書をお読みください！

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。

【注目!「文系人間」は心して読んでください。】 チンプンカンプンだった統計学の 「文系のための翻訳書」ついに発刊。 ビッグデータだ、データサイエンスだと騒がれる昨今。 数字やデータを使いこなすためにまずは統計学とやらを 学んでみよう!と入門書を手にとってみるも、 数学的な難しさから門前払いされてしまう……。 本書はそんな方々のために書かれた 言わば「統計学の翻訳書」です。 ・統計学ってそもそも何? ・便利そうというのはわかるけど、どう役立つの? ・世の中にあるデータってどのくらい信用できるの? といったことから始まり、母集団の割合の推定や重回帰分析まで、 わかりやすくていねいに解説。 数字が苦手な「文系人間」を自負する方々はもちろん、 統計学の初学者や独学で挫折してしまった方、 過去に学んだものの実は理解に不安が残る方にもおすすめです。 ・・・ 下記URLにて、書籍内で使用したデータのエクセルファイルを ダウンロードできます。エクセルでの重回帰分析の体験などに ご活用ください。 https://kanki-pub.co.jp/pages/bunkeitoukei/

※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

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。なぜ因果関係に焦点を当てるかというと、因果関係を見極めることは、ビジネスや政策における様々な現場で非常に重要となるためです。また、この「因果関係の考え方」について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。

※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。 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。 ◆合格への新王道◆ ★1冊で合格できる！★ ★データベーススペシャリスト試験対策の新定番！★ ●徹底的にかみ砕いた解説！ 迷子になりがちなポイントは、「図解や対話」でトコトンわかりやすく！途中で挫折することなく、「最後（＝合格レベル）まで完走」できます！ ●厳選した良問を多数掲載！ 新しく学んだ内容は、厳選した過去問題で「理解度・定着度」をすぐ確認！基礎知識を学びながら、試験にも対応できる「即戦力」が手に入ります！ ●オンラインスクールの人気講師直伝！ 情報処理技術者試験関連のオンライン講座は、「9万人以上」が視聴！豊富な指導経験に裏打ちされた、「合格までの最短経路」を示します！ ●5回分の過去問解説動画付き！ 過去問演習で詰まったときは、「講義形式の動画」でつまづき克服！一緒に解いていくスタイルで、「問題の読み解き方」が身につきます！ ■目次 第0章 受験のススメ ・0.1 試験の概要 ・0.2 学習の計画 ・0.3 解答のテクニック ・0.4 日々の勉強のアドバイス 第1章 SQL ・1.1 テーブル作成 ・1.2 問合せ ・1.3 副問合せ ・1.4 グループ化 ・1.5 関係代数 ・1.6 結合 ・1.7 追加、更新、削除 ・1.8 整合性制約 ・1.9 ビュー ・1.10 ユーザと権限 ・1.11 ストアドプロシージャ 第2章 DBMS ・2.1 索引 ・2.2 トランザクション ・2.3 障害管理 ・2.4 最新データベース技術 第3章 設計 ・3.1 概念設計 ・3.2 論理設計 第4章 午後試験対策 物理設計 ・4.1 索引 ・4.2 表領域とページ ・4.3 区分化 ・4.4 共通テーブル式 ・4.5 ウィンドウ関数 ・4.6 トリガー ・4.7 レプリケーション ・4.8 問題対策 第5章 午後試験対策 論理設計 ・5.1 概念データモデル ・5.2 関係スキーマとテーブル構造 ・5.3 問題対策 第6章 業務知識 ・6.1 販売管理 ・6.2 生産管理 ■著者プロフィール 石田宏実：デジタルプランニング株式会社 代表取締役社長。プログラミングとマーケティングに強みを持ち、インターネットマーケティングに有用なソフトウェアを自社開発。現在はUdemyにて情報処理技術者試験対策動画を公開しており、受講者数は2025年2月現在で9万人を超えている。取得資格に、データベーススペシャリスト試験、応用情報技術者試験、ORACLE MASTER Goldなど。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。

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

●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！