ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門 の感想

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前処理のステップから説明があるのは良いと思いました

ただ、データサイエンスの本としても、R言語の本としても説明が中途半端な気がしました

特に9章, 10章は息切れしたかのように淡々と主観的な分析とRのコードが載っているだけで、「何でそんなことするの？」と突っ込まずにはいられませんでした

（１）ビジネスにつなげる形で問題を捉えて、それに貢献するようにデータ処理をしなければ、データサイエンスとかデータアナリティクスはおもしろくないヨ、という点に感銘と同感を覚えました。
（２）R（あーる）というオープンソースを使ってデータを直接さわるところがよい。Rのインストールは、ちょー簡単です。また、RをつかってデータをCSVにできるので、たとえば、クロス集計という一番基本的なデータサイエンス技法は、エクセルでもできます。
こういう、具体的にデータサイエンスを「扱える」本としては、初めての本ではなかったでしょうか。

ビジネスの世界で使われているデータサイエンスの手法は、生物化学・医学研究などの分野でビッグデータを解析するときにバイオインフォマティクス（システム生物学）という名前で活用されてきている。私は、その分野で研究するものだが、バイオインフォマティクス関連書では、良著がないので、その基礎ともなるビジネス書である本書を手に取ってみた。本書は３日あれば、データのインプットをしながら通読可能。優れているのは第１章で、データサイエンティストは、１）ビジネスの理解（企画・営業担当者）、2）統計学の理解（学者・研究者）、3）データ処理の理解（ITエンジニア）に長けている３タイプがあり、それぞれの連携が必要としていることで、これは生物化学・医学研究にも共通する内容。2章ではデータ分析の過程を５つのフローとし、1）現状把握、2）問題発見、3）データの収集と加工、４）データ分析、５）解決案に分けている。続く3-10章は、実際のデータを用いて、上記の５つの過程の実例を示していくが、力点は3）におかれ、手元のデータをいかにRを用いて、データプログラムに入力できる形に加工できるかが詳述されている。一方、4）でデータをグラフなどでビジュアル化したり、統計的に解析する段階になると、詳細は各プログラムに譲るなどとしており、本書だけで、グラフを書いたり、結果を導くのは困難。本書は、データをインプットする形までが詳述されて、その実際の解析が本書だけではできないので、4）のためには他書が必要。本書はRの解説書ではないが、初心者でも使えるようにとしており、Rのダウンロードの仕方や使い方が3、４章までは詳しく書かれているが、その後は、Rの関数の説明が省かれることが多い。Webでは、本書発行後に正誤表が公開されており、また、読者の質問に著者自らが回答するようになっており、極めて良心的。9章の決定木分析は、概念はつかめるが、なぜ実数、比率、主成分の三つの説明変数を使わなければならないのか、なぜ複数のクラスタ数（本例では3，4，5，6）でクラスタリングを実行しなければならないのか（たとえば、なぜクラスタ数４だけでは駄目なのか）などの説明がない。第10章の機械学習は“紙面の関係上”とのことで、説明も分析も略されており、理解は困難。他に、将来の改訂の時、考慮して欲しいのは次の点。１）本書のカバーの裏と最後のページに、本書で

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