データ分析の基本と進め方がこれ１冊でしっかりわかる教科書

業務の全体像が全部わかる！データ分析の基本からビジネス活用まで初歩から徹底図解。分析手法・ツールの解説からデータ加工・分析・結果評価の流れまでビジネスに役立つ知識を豊富な具体例とともに紹介！データ分析に必要な知識をまるごと理解！！

現代のビジネスではあらゆる場面でデータが蓄積され、データから価値ある洞察を引き出すデータ分析は必須の取り組みとなりつつあります。しかしデータ分析は、多くのビジネスパーソンにとって具体的なイメージを持ちにくい領域です。
本書は、データ分析の初学者であるビジネスパーソンを主な読者層として、「データ分析とは何か」「ビジネスにデータ分析をどう活用できるか」という基本的な疑問から始まり、実際のプロジェクト遂行、そして分析結果の評価まで、段階的に学べるよう構成されています。データ分析の基礎を理解し、自信を持ってデータ分析プロジェクトに取り組むための第一歩となる1冊です。

目次

■1章 データ分析とは何か
01 データとは何か
データとは
質的データと量的データ
構造化データと非構造化データ
一次データと二次データ

02 データから価値を引き出す4ステップ〜DIKWモデル
DIKWモデルとは
DIKWモデルの具体例

03 情報をもとに知識を引き出すデータ分析
重要な役割を果たすデータ分析

04 ゴールはあくまでデータを価値に変えること
データ分析により得られる成果

■2章 データ分析の目的と取り組む前の注意点
05 データ分析の目的１現状の正確な把握
現状把握はデータ分析の第一歩

06 データ分析の目的２新しい出来事の結果の予測
予測結果を活用した的確な意思決定

07 データ分析の目的３物事の関係性の説明
未知の課題や関係性を見つけ出し、新しく価値を創出

08 混同を避けるため注意したい関連分野
データ分析と混同しやすい関連分野

09 データ分析に取り組む前の注意点
データ分析において注意するケース

■3章 データ分析の代表的な手法
10 データの関係性を明らかにする分析手法
データを構成する特徴量
回帰分析
AI・機械学習による回帰分析
主成分分析
因子分析

11 データをいくつかのグループに分ける分析手法
グループ分けは重要な分析手法の1つ
分類
クラスタリング

12 データ間の差を比較する分析手法
施策の効果を考える際に役立つ分析
統計的仮説検定の注意点

13 データ間の因果関係を明らかにする分析手法
相関関係と因果関係
統計的因果推論

ほか

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