データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方 の感想

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アクセンチュアの工藤さんの本。データー分析界隈では有名な方が書かれた本。データ分析に必要な知識が集約してあり一読すると、データ分析について勉強しなければいけない内容がわかると思います。

ビッグデータの時代を迎えて、データサイエンスが注目を浴びている。本書は、実際のデータサイエンティストによる、データサイエンス分野の基礎知識について紹介した入門書である。データサイエンスとは何か、レコメンドエンジンやコンテンツ改善といった用途、そのための統計の基礎知識、データサイエンスを支えるIT技術、データサイエンティストに必要なスキルと心構えといったことが載っている。一般向けに書かれてあるので、高度な数学の知識は不要である。しかし、随所に、著者たちの豊富な経験に基づく知見が盛り込まれており、入門書といっても単なる教科書的な内容にはとどまっていない。

逆説的だが、データサイエンティスト任せではいけないという。ビジネスにおけるデータ分析は、企業戦略や業務プロセスでの意思決定を支援するものであるから、「データ」ありきではなく「ビジネス」ありきでないといけない。データを俯瞰的に捉えて、目的と課題を見失わないこと。いわれてみれば当然のようだが、実際は目的が曖昧な依頼が多いという。プロジェクトチームにおいて、専門家をつなげるコミュニケーション力の重要性といったことにも言及している。

統計に関する解説においては、分散や標準偏差、モンテカルロ法、マルコフ連鎖、セイバーメトリックス、シグモイド関数などの話が登場するが、基本的に付録部分を除いて式はほとんど出てこない。特におススメといえるのは、付録の図1−1として収録されている、「構造化データサイエンスモデル」である。この表は、どのテクニックがどの用途に向いているかをツリー型の表にしたもので、とてもわかりやすい。

ITの解説においては、著者が所属している会社の製品を例に挙げた全体図を載せ、Hadoop, R, NoSQL, MapReduce, Jubatus, SAS, SPSSといった、オープンソースと商用製品の両方を網羅した技術要素にざっと触れている。オープンデータについても説明している。