Ｐｙｔｈｏｎ実践データ分析課題解決ワークブック
発売日：2024年4月
- ページ数
- ３６１ｐ
- ISBN
- 978-4-7980-7142-8
- 著者情報
- 黒木 賢一（クロキ ケンイチ）
ＮＴＴデータで、データ活用による経営課題解決の取り組みに長年従事した後、三井住友海上火災保険のデータサイエンスチームで上席データサイエンティストとして分析コンサルティング業務やデータサイエンティスト育成を担当。２０２３年からは生成ＡＩ専門チームであるＡＩインフィニティラボで技術調査・活用にも従事。ＮＴＴデータでは２０１５年からＴａｂｌｅａｕを用いた経営ダッシュボード基盤構築・普及推進や、機械学習を用いた各種兆候検知モデル構築、Ｐｅｏｐｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ等の分析プロジェクトを担当。データサイエンティスト協会スキル定義委員会メンバー
安田 浩平（ヤスダ コウヘイ）
ＣＸデザイン部データマーケティングチーム上席データサイエンティスト。シンクタンクでデータ分析を用いたコンサルティング業務に従事し、マーケティングからリスク管理まで幅広いテーマでのデータ分析を経験。２０２０年に三井住友海上火災保険にデータサイエンティストとして入社し、分析コンサルティング業務やデータサイエンティスト育成、分析基盤管理、産学連携による新技術の研究などを担当。２０２４年から現職。社内のマーケティング統括部門にて、マーケティング領域のデータ分析を主導している。データサイエンティスト協会企画委員会、金融データ活用推進企画出版委員会メンバー
桑元 凌（クワモト リョウ）
２０２１年、三井住友海上火災保険株式会社にデータサイエンティストとして新卒から入社。現在ビジネスデザイン部データサイエンスチームに所属し、これまで分析コンサルティング業務や社内データサイエンティスト育成に従事。現在、社内システムの予測モデルの開発や運用、産学連携による新技術の研究などに携わる
下山 輝昌（シモヤマ テルマサ）
日本電気株式会社の中央研究所にてデバイスの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析や機械学習等に裾野を広げ、データ分析コンサルタント／ＡＩエンジニアとして幅広く案件に携わる。２０２１年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Ｉｒｏｒｉｂｉを創業。技術の幅の広さからくる効果的なデジタル技術の導入／活用に強みを持ちつつ、クライアントの新規事業やＤＸ／ＡＩプロジェクトを推進している
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商品説明
なぜ分析スキルを実務で活かせないんだろう？データを扱うビジネスに携わるすべての人に！“データ人材”必読のデータ分析の教科書！！課題の絞り込み・原因の特定・対策の立案と、各フェーズを意識し『着実にゴールを目指す』ための分析トレーニング！！Ｐｙｔｈｏｎ＆Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの活用で、５分でデータ分析はじめられます。
なぜ分析スキルを実務で活かせないんだろう？
データを扱うビジネスに携わるすべての人に！
“データ人材”必読のデータ分析の教科書！！
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課題の絞り込み・原因の特定・対策の立案と、各フェーズを意識し
『着実にゴールを目指す』ための分析トレーニング！！
無償のデータ分析ツール Python & Google Colaboratory で課題解決！
※お届け日が変更になりました
3月23日→3月26日
目次
■Part 1 データ分析による課題解決に向けた準備を進めよう
●第1章 データ分析でビジネス課題解決に貢献するためのポイント
1-1 ようこそデータサイエンティストの世界へ
1-2 データサイエンティストの課題解決への貢献ポイント
1-3 データ分析をビジネス課題解決につなげるポイント
1-4 課題解決プロセスと分析プロセスの関係を押さえよう
●第2章 Pythonを用いたデータ分析の基礎体力作り
2-0 準備
2-1 Google Colaboratoryを使ってみよう
2-2 データを読み込んでみよう
2-3 データを結合してみよう
2-4 データの基本的な特性を把握しよう
2-5 欠損値/異常値を処理してデータを綺麗にしよう
2-6 データ取り扱いの注意点とよく使う処理を押さえよう
2-7 集計・可視化・データ出力をしてみよう
■Part2 仮想の分析プロジェクトで課題解決を進めよう
●第3章 「課題の絞り込み」を進めよう（可視化）
3-0 準備
3-1 分析の目的や課題を整理しよう（分析フェーズ１）
3-2 分析のデザインをしよう（分析フェーズ２）
3-3 データの収集・加工を進めよう（分析フェーズ３）
3-4 データ分析を進めよう（分析フェーズ４）
●第4章 「課題の絞り込み」に向けて追加分析を進めよう（クラスタリング）
4-0 準備
4-1 分析の目的や課題を整理しよう（分析フェーズ１）
4-2 分析のデザインをしよう（分析フェーズ2）
4-3 データの収集・加工を進めよう（分析フェーズ3）
4-4 データ分析を進めよう（分析フェーズ4）
4-5 分析結果を整理・活用しよう（分析フェーズ5）
●第5章 「原因の特定」を進めよう（決定木）
5-0 準備
5-1 分析の目的や課題を整理しよう（分析フェーズ１）
5-2 分析のデザインをしよう（分析フェーズ２）
5-3 データの収集・加工を進めよう（分析フェーズ３）
5-4 データ分析を進めよう（分析フェーズ４）
5-5 分析結果を整理・活用しよう（ ほか
商品詳細
- 出版社名
- 秀和システム新社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
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