記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。いえ、データ解析に関しては未経験。不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。「数式がでてこない」がコンセプトな、算数程度の知識で読める入門書。わかりやすく、統計学をざくっと知るにはとてもよい本。これから勉強しようとする人がまず最初に全体像を把握しようとする目的においてもお勧めできる。私はこれを読みながらもっと詳しく統計学を知りたい!という気持ちを作ることができた。統計学入門、途中でお昼寝したりした時間含めて4時間で読み終えた。今から自分が何を学ばなきゃいけないかの全体像は見えた。かるーくよめてよい本だった。勉強したデータ解析や統計手法をどのように実際のビジネスに繋げていくかという話。統計学の本を読んだだけでは、どうやって活用していくのかが見えにくいので、そのあたりのイメージがつかめる良い本だった。Rでサンプルがかかれているが、私は活用事例をしっかり読んで、データ加工の部分のサンプルコードは全部読み飛ばした。ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門(https://t.co/gM7j8NEZl2)コードのサンプルの部分はすっとばして3時間で読み終えた。知ってる分析手法(や、一部知らない手法)のビジネスへの活用の仕方を学ぶ導入としてよい本だった。後ほどPythonバージョンでサンプルデータを動かしてみることにする。たしかに実際データで実践しようとしたら、「やり方が色々有ることはわかるが、どうするのがより良いのか」みたいなのがつかめず苦戦した。このデータならこういう風に加工するのがいい、というのを身につけておくのが作業を時短するために大事そうだと思った。35時間これまで得た知識をふまえ、さらに基礎がしっかり学べる本。数式がめちゃくちゃ出て来るが、最初に記号の紹介ページがあるためとても読みやすかった。(記号表がないと、間をあけて途中から読み始めたときに前回までの記号の意味を忘れがちなので)1冊目にこの本を手に取ると挫折しかねないので、個人的には2冊目以降にオススメしたい。基礎をしっかり学びたい人向けであって、「実践向けではない」と、この本を読んでいると人に話すとよく言われた。私は基礎をしっかり知ってから応用・実践したい派なのでじっくり読んだ。基礎を先に時間を書けて学んだほうが、応用・実践で吸収出来ることが多い。1日5時間読むようにしていて、大体7日間ほど(計35時間程度)で読んだ。個人的には少なくともクライアントに「こいつ統計の基礎わかってないな」って思われないための基礎知識をつけたいという気持ちで読んだ。赤本レベルの知識は分析を仕事にする上最低限知っておきたい知識だった。入社前にそこそこちゃんと勉強しておいてよかった。このあたりの知識がないと適当な感覚で分析する羽目になる(乂'ω')。あとこれ読んだ記憶で統計検定2級の過去問やったら8割方理解できたのでやはりしっかり網羅されてて良い本だ。他にもお勧めされている本があるので、こちらの本はこれから読んで行きたいと思っている。※最後に書いていたのですが、次の節が長すぎるのでこちらに移動しました。見るとても有名で評判の良い本。赤本の前にこちらを読むべきだったかな、という感じのレベル感だと思われる。見るこちらも有名な本。重そうなので、余裕ができたら読みたい。以下に後から見直す用に、統計学入門の内容をまとめた。これを見たからと行って統計学がわかるようなものではなく、読んだ人が後から見直して「あ〜、そうだった」って思うためのもの。知識がないので読み間違えている部分がある可能性がある。見つけ次第・追記修正していきたい。(※スタージェスの公式より)※棒グラフとかを書くときに、棒の数(=階級数)の目安をこれくらいにしようという話。算術平均(mean)一般的に「平均」と呼ばれるもの。(median)極端な外れ値の影響を受けづらい。100のデータがあれば下から50番目(真ん中)のデータの値。いわゆる相関係数と呼ばれるもの。