分析関連まとめとしては、O'Reillyの本が情報量も多く、参考になるものが多い。Rやpythonのコードも豊富で、かつ実践的なので、「プロはこう書くのか」と参考になるものが多かった。R、pythonどちらでも、パッケージにあまり頼らないで関数を最初の章から少しずつ積み上げてきちんと書かれているので、「この手法はこのパッケージをつかってこう書くとこう結果が出てくる」で終わらずに、どのような考えで、どのような計算を実行していくのか、理解しながら読み進めることができるところがよかった。一方で、日本の分析系の職についている人が書いた本はあまりに初心者向けなものであり、かつ計算のコアの部分はパッケージ任せ。学者が書いた理論的なものは数式が多く難解になっており、両極で、ちょうどいいのがなかなかない、という印象。機械学習」の2冊を丁寧にやりきれば相当力がつく(やりきれていないけど)。手を動かしながら、計算の考え方が理解できる。パッケージの使い方は、WEBで検索すればいい。辞書系のものを一冊持つとしたらRなら「Rクックブック」、Pythonなら「Pythonによるデータ分析入門」がよい。理論的な部分は「統計学(サイエンス・パレット)」や「XXXのはなし」シリーズなど、良質で数式が少なくコンパクトな書籍がよい。見るこれは日本語版が発売されてすぐくらいに読みましたが、当時はPythonに触ったこともなかったし、こういうゴリゴリの分析をする案件も特になかったので、それから数年経ってから読み始めた。推薦、クラスタリング、最適化、決定木などだいたい網羅されており、コードはPythonで書かれていて、ロジックがライブラリを使わずに書かれている。ユークリッド距離を計算する関数を用意して・・・というような流れで計算してくれるので、どのような考え方なのかがつかみやすい。読み物としても非常に面白い。BeautifulSoupみたいなスクレイピングのやり方も学べる。APIからデータを取得しているのが多いが、現時点で使えないものが結構あり、そこについては試してみることができないこと。PythonよりもRを普段使う私にとっては高度。見るこちらはRで書かれている。内容的には集合知プログラミングと大きくは変わらない。こちらの本でも、ナイーブベイズでのスパムメールの分類器など、ちょっとした分析ロジックがライブラリ使わずに書かれている。分析ロジックの考え方が理解できるうえに、元データをクレンジングするところからきちんと書かれているので、実践的であり、その部分のコードがきれいで惚れ惚れしてしまった。集合知プログラミングとの差異としては、本書では2章の「データの調査」というところで元データの一次分析をしており、ggplotを使った可視化にページがさかれている。7章の最適化:暗号解読の章はきちんとトレースしたい。見るPythonのpandasを使った分析が主。apiをたたいたり、WEB上のデータなどのスクレイピングをしたりなど、json系データの扱うときしか使ってこなかった自分にとっては、Rのggplotでの描画に相当するものがPythonでどう書くか、ということなど勉強になった。本書は上記の2冊と異なり、書き方についての本なので、Pythonで普段分析することが多い人にとっては整理するとか、たまに思い出すのに辞書代わりに使うような感じと思われる。私にとってはPythonで分析するための前提知識が乏しかったので、体系的に整理されていてよい。見る上記"Pythonによるデータ分析入門"のR版という感じ。Pythonは用途広いから上記の本は「データ分析」って題名に入っているけど、Rの場合はデータ分析するのが前提になるので、分析する上での書き方集という感じ。なんだかんだ結構お世話になった。時系列分析系はページさかれていて比較的わかりやすく、xtsパッケージものっている。可視化はggplotがのってないからそこは残念。見る読んだ当時、この本については分析というよりは可視化のところで興味をもった。Timeline"というライブラリが紹介されており、これらのライブラリを知って、d3.jsを知ったのがこの本を読んで一番よかったこと。この本が出た当初はd3.jsの日本語の情報はほとんどなかったけど、最近は日本の書籍もたくさん出ている。あの時期にd3.jsの存在を知れて、実務でd3.jsを活用していけたのは技術的なアドバンテージになった。本の内容としては「ソーシャルデータ」という題名の通り、対象としているのがtwitterとかfacebookのようなグラフデータなので、あまり私にとってはなじみがなく、実務にすぐ使える、というものではなかった。見るこれは読み物としてめちゃくちゃ面白かった。当時、データ分析に対して、「技術的に」自分が直面していたこととか、それを乗り越えるためにはこういうものが必要なんじゃないか、と考えていたことがこの本ですごくきれいに説明されていた。所属部の先輩何人かにひたすら読ませていた気がする。Webのことをこの本を読んでから調べていた。セマンティクスってなに、オントロジーってなに、とかもんもんと考えていた日々。Statsの続編というかベイズに特化して書かれたもの。最初に書かれている、M&M問題とかほんとにのかな。あのお菓子のM&Mのことなんだけど、1995年以降から黄色とか緑とかの色の割合が変更されたらしく、袋から1つとって、それが黄色だったときに、それがどちらのバージョンなのか事後確率を求める、みたいな典型的な例ででていたんだけど。読み進めている最中なので評価できず。これでようやくベイズ統計が理解できるようになるかも。見るデータハンドリングあるある本。なんだかんだ、分析にかかる時間のほとんどは前処理というかデータハンドリングなので、それをするうえでやっちゃいけないこととか、使えるTIPSが満載。RDBMSにデータいれてSQLで前処理した上でRとかPythonとかすることが多い私には役立つTIPSがあり、そして共感することが多くあった。読み物としても面白い。最近はどんなツールが出てきていて(AWSとかElasticSearchとかKibanaとかfluentdとか・・・)、それらのツールを使って分析環境をどう整えていくのかが書かれている。日本語版はクラスメソッドの方がElasticSearch,Kibana,fluentdについて付録つけてくれていて、それがなかなかよい感じ。おお、かっこいいという感じ。おお、かっこいいという感じ。見るアクセンチュア工藤さんの本。データサイエンスというかアナリティクスの領域、という感じ。在庫設定のμ+3σみたいな話は、統計よくわかっている人にとってはあまりに単純だし、もっと効果のでるやり方ももちろんあるけど、オペレーションまで含めるとこの単純さが結構効果が出る、というのは同感。B2CじゃなくてB2Bでのデータ分析は、μ+3σだとか、分散分析だとか、分析だけをとリ出してみると通常こんなレベルだし、それですらオペレーションに浸透させるのは大変。B2Bということで感覚的にはやっぱ近い。工藤さんといつか仕事したいな〜。見るドリコムのデータ分析グループの人が書いた本。「ビジネス活用事例で学ぶ」というのを意識してわかりやすく書こうとするとこんな章立てになるんだろうなーと感じた。オンラインゲームの領域はよく知らないけど、リテンション(って言うのかわからないけど)を高めるために、倒せなそうでぎりぎり倒せるボスのレベルだとか、こんな風に設定されているのかなあとか想像して読んだ。「ビジネス活用事例で学ぶ」というのが、オンラインゲーム業界だからなのか、わかりやすくするためなのかわからないけど、イシューの設定が単純で、そこと分析のつなぎがしっかり書かれているところに特に価値は感じず、ページ数の割に情報量が少ない。参考にならないことはもちろんないけれど、tokyoRの発表スライド2つ分くらいの情報量なので、敢えて本で体系的に読まなくてもいいかなという感想。コードはRで書かれている。見るリクルートコミュニケーションズのデータサイエンティストが書いた本。「ビジネスに活かす」って言われちゃうと結構気になるなあ。題名にこれがなかったらそこまで気にならないかもしれないけど、例えば「ビールの生産計画をたてる」というので、店舗の周りのイベントとかいれて重回帰分析しているけど、そもそもビールは生産リードタイム長いから生産計画と売り上げ数量って結構遠くて、在庫バッファリング含めて、かつ複数パッケージまで考慮してラインの生産計画たてないといけないから、ビールの生産計画はオペレーションズリサーチという領域。ビールゲームってのがある通り。生産計画ではなく、仮に各店舗での販売計画だとしても、やっぱり一番大きな因子は競合商品の値付けなのでそこは考慮してほしい。あと売上数量を客数で割って1000をかけたPI値(PurchaseIndex:来店客1,000人あたりの当該商品の購買人数)とかも使ってもらえると、そもそも曜日変動とか祝日効果とか天気とか外的要因除去できるから、そんな話してくれたほうがずっと「ビジネスに活かす」感はでてくるのになあ。あとは分散分析は個人的には使うシーン多くあるから最後にはしょられているのが違和感あるのと、初心者向けなのであれば、そもそも相手にしているデータをまず一次分析にかける、ということでggplot系の可視化はあったほうが題名とマッチしてくるかと思った。Rのインストール方法とかはWEBでみた方がわかりやすいし、そこ除くと情報量少ないな〜。単行本この商品を含むブログを見るドリコムのデータサイエンティストが書いた本。可視化から入ってくれているので、分析する上での処理は網羅されているかな。「戦略的」とあえて題名につけているところが疑問。仮説もって分析してね、ってことくらいのメッセージしか中では書かれていなかったように思う。BCG流・・・」とか「外資コンサルのスライド作成術」みたいなコンサルノウハウ本と言いたいことは同じなのかな、と感じた。すると、それは共感ではある。本がでかい割にコードの部分が大半を占めていて、文字数はかなり少ない。情報量だいぶすくない。Kindle版この商品を含むブログを見る「エンジニアのための」と書かれてはいるけど、コンサルにとっても事業会社の社内で分析する人にとっても役に立つ本。どのようなデータに対して、どんなメッセージを伝えるときに、どのようなチャート(棒グラフとか散布図とか)を選ぶのか、というのが体系的に書かれているので、コンサル1年目の人にも役に立つと思われる。前半(1-2章)まではエンジニアではない人にも価値がある。3章以降はd3.jsでどう実装していくか、という話。半年早く本書が出版されていたらすごくお世話になったんだろうと思うけど、ちょっと欲しいタイミングよりも出るのが遅かった。見るそんなにメジャーじゃないパッケージだとか使い方に関する辞書で、かゆいところに手が届く系。部分的に結構役に立った。コマンドラインオプションのパースとか、data.tableとか。見るこれも上のと同じ系列。こんなパッケージあるんだ〜って知れる。見る超初学者向けですが、ボラティリティーだとかランダムウォークだとかを理解する上で、この本はほんとにわかりやすかった。古典的な理論在庫計算において、発注から納品までのリードタイムがX日の場合に、安全在庫設定をμ+nσ√Xになんでするのか、√Xのところは分散の加法性で成り立つわけですが、その辺すらわかっていないコンサルタントはいくらでもいます。その辺のほんとに最初の部分を勉強するにはすごくわかりやすい。ランダムウォークとかAR過程とかでてきて数式だらけの本をみてもなかなか進まないですが、この本はほんとによかったです。社会人1年目に読んで、周りに勧めていた気がする。以下3つの本は高名ですが、理解しようとしていますが、まだまだできていないのでコメントできず。見る理論系(リアルオプション)なぜいきなりリアルオプション、という感じですが、なんかリアルオプションの考え方って自分にフィットして好きなので結構勉強しました。サルする上で経営の長期の意思決定には当然関与しますし、経営は当然市場環境変化に応じた戦略変更というリアルオプションを保持しているので、実務的にも重要度は結構高い。クライアントへの説明は難しいけど。リアルオプションについては書籍じゃなくて論文のほうが参考になったものが多かったかな。製薬企業の開発パイプラインの事業価値評価(アライアンス含めて)、石油掘削事業の評価、バイオベンチャーの評価の大きく3つのケースがあるあるだけど、実際には結構長く使う設備投資はほかの業界でもいくらでもある。単純なNPV計算するのがグローバルルールだったりするからどうしようもなかったりするし、リアルオプションはどうしても設定に恣意性が存在するのは否めない。見るオプションといえばまあまずはブラックショールズかなと思って購入したけど、全然よくわからなかった。物理から勉強したほうがいいのかも。見るリアルオプション本で一番わかりやすかったのはこれ。全体的なバランスは理論は少なめで、具体的に事業価値をどう計算するか、というのに頁がさかれている。ケーススタディはあまりない。冒頭のイントロダクションの記載が非常にわかりやすかった。資本コストの下記の説明などはすっと入ってきた。キャッシュフローの現在価値を求めるときに利用する割引率としては、この投資案件と同等のリスクをもつ代替的な投資案件が提供する収益率を用いるのが原則である。(中略)つまり、適切な割引率とは、検討している投資プロジェクトに投資することによってあきらめた収益率を用いなければならない。このような割引率は、ファイナンスの世界では資本コストと呼ばれる。拡張DCF法とリアルオプション法について。計算方法からすると、柔軟性を考慮したDCF法は、オプション評価理論によるプロジェクト評価と全く同じ計算方法である。2つの評価法の第1の違いは、オプション評価理論ではリスク中立世界での確率測度を用いて期待値の計算を行うのに対し、DCF法ではもともとの確率測度を用いて計算することである。第2の違いは、オプション評価理論では、安全利子率を用いて割引計算を行うのに対し、DCF法ではリスク調整済み割引率を用いて割引く。この辺はぱっと読んだだけだとわからないんだけど、2項格子モデルでエクセルで計算してみるとわかってくる。興味をもったのは第7章のリアルオプションと財務戦略のところ。読んでいた頃、円高が進んでいて、HONDAとか国内製造業の大手が為替にどう対応しようとしているのか、生産拠点を最終消費地に移管するとか、新聞でも記事が多く出ていた頃。この章では「実物投資戦略と財務戦略の融合」をテーマに書かれている。リアルオプションの原資産と安全資産を利用して動的なヘッジ戦略を実際に行えば、リアルオプションアプローチによって算出された評価価値を確実に得ることができる。(中略)企業が実物投資戦略に関して最適な行使戦略をとり、同時に資産市場において完全ヘッジ戦略をとる場合には、その後の原資産価格の変動に関わらず、評価価値の収益を固定することができる。企業にとって、制御できない現資産価格の変動に影響されず、収益を固定できることの意義は非常に大きいと考えられるこの辺のことが計算例を通して説明されている。大手製造業のCFOはどこまで考えていて、どこまでやり方が定型化されているんだろう。考え方としては最初のボラティリテリィーの設定がどうしても恣意的になってしまう。そのパラメータを少し変えただけでオプション価値は大きく異なり、将来オプションを行使するかしないか、そして行使のタイミングががらっと変わってきてしまう。リアルオプションのいいところは、価値を計算するだけでなく、将来の適切な経営判断とそのタイミングも算出してくれて、かつそれが更新できるところ。市場環境が変化すれば見直せばよいし、ボラティリティーについても見直せばよい。この点で、ベイズの考え方と近いところがあるのかもしれない。見るリアルオプションといえばこの人、という感じの有名な方。第3部のケーススタディが豊富でよかった。インフラへの投資、地価の評価、ライセンス供与の評価など。結局ベンチャー企業の価値評価も、リアルオプション使ったとしてもできなくて、キックスターターとかクラウドファンディングとかでむしろファイナンスのスキームを変えてしまった、という今の流れは健全なんだろうなあ。見るこれは上記2冊とは少し毛色が違って、経営の柔軟性まで評価するリアルオプション法をどう適用するか、というのではなく、リアルオプションという"思考法"がどのようなものなのかを過去分析を通して伝えようとしている。そのため、数式はほとんどでてこない読み物になっている。リアルオプションの"活用"という点では、厳密な計算とかではなく、これに書かれているリアルオプションの"思考法"に価値があるのはその通りだと思う。ひさびさにきちんと読み直したいと思った。見る偏相関係数とかは実務でもよく使う、というか、実務で多変量解析って、偏相関とってAICでモデル選択、くらいしかほとんどやったことないですが、それをする上で必要なことはこれで学べます。見るきちんと考えないといけないな、と思いつつも実験計画を実務できちんと適用して考えたことはない。考え方はこれで学んだ。