Ｒで学ぶデータサイエンス　１９「経営と信用リスクのデータ科学」

本書は文系学部出身者には実用的で有効な統計解析と人工知能手法，理工系学部出身者には解析データ収集と解析結果の解釈・活用に必要な企業経営と信用評価の基本経営知識を提供することにより，経営の発想と統計解析・人工知能ツールを結びつけることを狙いとする。従来の経営分析を体系的に整理したうえ，数多くの統計解析と人工知能手法の中から，実用性の高いものを選んで，経営分析へのこれらの手法の活用について，経営分野の実例を用いてわかりやすく解説する。また，信用リスク評価に関しては，一般企業において実用できる信用格付けモデルに重点を置き，信用リスク評価の手法を体系的に解説する。さらに，金融機関および一般企業における利用可能性を考慮し，財務データに基づいた財務的アプローチだけでなく，企業の日常取引データなどに基づいた非財務的アプローチも説明する。
　実用性を重視するし，本書で説明する各種手法はすべてRプログラムを提供する。そして，これらのプログラムと実行結果を容易に理解してもらうために，すべての行に注釈をつける。実行結果を踏まえて，Rの関数を利用する際の注意点とエラー回避のコツを解説する。

目次

第１章　経営分析の概要
第２章　経営実態の把握方法―統計・検定の基本
第３章　経営成果の予測と関連要因―相関・回帰分析
第４章　経営要因分析と潜在要因発見―ＡＢＣ分析、分散分析と因子分析
第５章　企業・部門の差異評価―主成分分析とクラスター分析
第６章　判別関数を用いた取引先の格付判定―判別分析
第７章　ツリー構造を用いた取引先の信用評価―決定木
第８章　カーネル・トリックによる取引先の信用評価―サポートベクターマシンＳＶＭ
第９章　脳のメカニズムを模したニューラルネット
第１０章　不均衡データに基づく学習と信用評価

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