データ分析の基本と業務

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平井明夫 岡安裕一, 2013, データ分析の基本と業務 (仕組みが見えるゼロからわかる)を読んだ。

書籍目次

  • 1章 データ分析の概要
    • データ分析の概念とは
    • データ分析システムの構成要素
  • 2章 データ分析の基礎知識
    • 幾何平均
    • 調和平均
    • 加重平均
    • 度数分布とヒストグラム
    • 分散と標準偏差
    • 正規分布と標準正規分布
  • 3書 相関と回帰分析
    • 散布図とバブルチャート
    • 相関係数
    • 回帰分析
    • 決定係数
  • 4章 時系列分析
    • Zチャート
    • ファンチャート
    • 指数平滑法
    • 移動平均法
  • 5章 多次元分析
    • 多次元分析
    • RFM分析
    • セグメント別損益分析
  • 6章 シミュレーション
    • What-If分析
    • 線形計画法
    • 主成分分析
  • 7章 データマイニング
    • データマイニングとは
    • アソシエーション・ルール
    • シーケンス
    • クラスター
    • ディシジョンツリー
  • 8章 ビジネスインテリジェンス
    • PDCAサイクルとBI
    • PLANフェーズにおけるBI
    • DOフェーズにおけるBI
    • CHECKフェーズにおけるBI
    • ACTフェーズにおけるBI
    • マーケティングミックスとBI
  • 9章 データウェアハウス
    • データウェアハウスとは
    • データステージングスキーマ
    • スタースキーマ
    • 多次元データベース
  • 10章 データ分析のこれから
    • ビッグデータとは
    • ビッグデータとBI
    • Hadoop MapReduce
    • CEP(複合イベント処理)
    • ビッグデータとデータウェアハウス
    • NoSQLデータベース
    • カラム型データベース
    • データウェア・ハウス・アプライアンス

冒頭に『本書の「仕組み」』として「総論的な知識」と「各論的な知識」といったインデックスのようなものがあり(カバー裏側にも同様の記載があるが)、それぞれ『「データ分析の基礎」を知る、「データ分析の将来」を知る』と『「データ分析のトピック」を知る』とあり、タイトル通りデータ分析の概要がわかる1冊となっている。

データ分析の概念やシステムの構成要素といったイントロダクションの1章から2、3章の平均や分散、正規分布、散布図や回帰分析といった基礎知識といった統計の基礎を踏まえて4章以降の時系列分析、多次元分析などの話になってくる。

いずれも詳細には説明していないので、ざっと目を通してどう言った分析手法があるのかを知る手がかりにした上でそれぞれ自分の興味のある分析を掘り下げて学んでいくのが良いと思われる。