あんちべ!スマートフォン用の表示で見るあんちべ!この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。ついて内容が易しいこと。数学力(特に微積・線形代数)を求められないこと入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと実務に繋げやすいこと。持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ることを主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。(満たせない要望も多いですが)主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、プログラミングもわからない(Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える)けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ!って考えてる新卒の方です。筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりにWeb企業でデータマイニングをしているという人間です。データマイニング」という言葉が出ていますが、ここでは統計学:分析計画を立てたりデータを要約する集計値を出したりサンプルに差や偏りがあるか検定・推定したり機械学習:データから何らかのパターンを見出して分類したりパラメタを求めたりデータマイニング:データに色んな手法適用してとにかく価値を得る行為全部を指す程度に認識して下さい。勉強の前に読み物でデータ分析がどのように実社会で使われているのかを事例を確認してみましょう。分析結果を元に何らかの改善策を生み出し、その策を実践することによってようやく価値に繋がります。本当に手元のデータの分析しかしていないケースが殆どです。分析結果を現場で活用して貰うためにはどうアプローチするか」という泥臭いリアルな話を赤裸々に書いた名著です。分析から価値を得るにはどうすれば良いかを考える方が先です。実務で分析を価値に繋げた経験を知ることが出来る本なので是非読んで頂きたいです。ー、データ分析ってこんな風に役立てればいいのかーというのがわかったところで、統計学入門しましょう。見る本書の特色はストーリー仕立てで統計学が学べることです。統計学は多岐に渡る手法があり、各々使いどころ目的や性質が異なります。具体的に目の前のタスクに対しどの手法をどのように適用すればよいかはそれなりの経験と手法への深い理解、そして統計学の体系的な認識が求められます。それを独学で身につけるのは非常に困難です。そこでお薦めなのが本書です。この本は少女が必要に迫られて統計学を学ぶという展開で、タスクの明示→目的の明確化→手法の紹介→分析結果の説明→結果の活用という流れを漫画で追いかけることが出来ます。これによりどういう時に何をすればよいかがまるで研究室の先輩から教わるように学べます。「なるほどー分析ってこういう流れでやればいいのかー」というのをきちんと漫画の形式で紹介しているので、勉強するぞ!と気合いを入れることなくとても気軽に読めます。本書で分析の流れを掴むと良いでしょう。このシリーズの漫画パートだけでも全部読めば分析の流れを知ることが出来ます。出来れば全部読みましょう、最低一冊目だけでもお読み下さい。統計手法の説明としても、まぁそんなに悪くはないです。あとこれは文庫ではなく大版本なので持ち運びしづらいです。今度は統計屋の心構えを学びましょう。新書この商品を含むブログを見るデータ分析というと、まるで目の前にあるデータに統計手法を適用するのが全てというような誤解されるケースもありますが、そもそもデータは天から降ってきたり誰かが綺麗な形で分析目的に沿うよう用意してくれるものではありません。目的をきちんと策定し、その目的に沿ったデータを設計・実装し、そこからようやくデータ分析に入れます。統計屋の仕事とは、データを分析ツールに放り込むオペレータ業ではありません。大目的(売上向上や品質改善)のために分析目的を設定し、それを実現すべくデータを設計し、手法を選択し、分析結果を伝えることまで含みます。いえデータ設計の話は非常に複雑で難解です。逆にデータが不十分だとどのように困るかの説明があります。それだけではなく、各種統計手法の概要説明も普通にわかりやすいです。非常に完成度が高い素晴しい一冊で強くお薦めです。見る挑発的なタイトルですが、中身はむしろ「統計学を正しく活用するためにダメなパターンを学ぶ」というものです。皆さんも目にしたことがある珍妙なグラフや実感に合わない数値、あれがどのようなトリック、あるいは分析者の錯誤により生み出されているかを説明しています。古い本ですが今なお統計屋の間で我が身の戒めとして愛される名著です。何より最後にそのような誤った統計活用をしないようにするにはどうすれば良いかを指南しています。受け継がれるだけのことはある内容です。面白い読み物として肩肘張らずに読んで頂ければ幸いです。データ分析について俯瞰する本を紹介してきました。徐々に分析手法の詳細について説明している本の紹介に移ります。見るこの本は単純に統計手法の数理について分かり易く解説しているという面だけでも優れていますが、品質管理入門としてもお薦めの一冊です。品質管理は工場で不良品がどれだけ混入しているかチェックして要求される品質水準を満たしているかなどの検証に使われる分野です。昔、百年以上前から工場での品質管理に統計学が用いられてきました。品質管理には長い歴史に裏付けられた非常に高度な分析技術体系があります。品質管理では非常に厳密な精度が求められます。工場から出荷される椅子や缶詰が一定品質をクリアしているかどうかの判定を5%も失敗して不良品が混じってしまうと大問題になります。本書はそんな品質管理に用いられる統計手法を分かり易く説明した本です。極限の精度を求める品質管理の話を知っておくのは非常に有意義でしょう。永田先生の本は本当にどれも外れがないので、迷ったら永田本買えばいいです。こちらは電子書籍もあって便利です。見る大変わかりやすい説明で、カバー範囲もノンパラやクラスタ分析・主成分分析などの多変量解析まで幅広くおさえています。最近の統計学の手法を説明する本としては一番良い出来ではないかと思います。教科書的な統計学を体系的に一通り学んでみたいぞーって方は頑張ってコレを読みましょう。分析結果を活かすためには、アウトプットを客に見せなければなりません。その時誤った見せ方をしてしまえば誤った結論に陥ってしまいます。正しいデータの可視化を学びましょう。Kindle版この商品を含むブログを見る最初に言っておきますが、これ私が書いた本なので完全なる宣伝やで。内容はこんな可視化手法がありこういう風に使い分けるよという一覧こういう可視化したら誤解を招くからしちゃダメだよという説明3D円グラフを使う奴は殺すという感じです。可視化は非常にインパクトが強いので扱いは繊細にならねばなりません。同じデータでも全く違う印象を与えることが出来ます。本書は誠実にデータを見るにはどうすれば良いか、そもそもデータをどのように設計すれば良いかについて語っています。統計面に関してはわかりやすく書いたつもりですが、ぶっちゃけた話D3本として入門書かと言われると微妙に高度です...。あと「D3で可視化?ってことは3Dグラフをリアルタイムでぐりぐり動かすとかそういう内容なの?」と期待された方にはご免なさい、そういうのは一切載ってないどころかそういうのやる奴は死ねと書いてます。私の知る限り、本書ほど特定対象について殺意を向けて書かれた本はありません。ここまで頑張って読み切れば、あとは先輩や上司に付いて色々教わるのもスムーズに行くでしょう。「私は機械学習までやってみたい!数学もちょっとは頑張る!!」と意欲ある方向けに、機械学習系の理論を説明する本を紹介します。微積と行列計算くらいは求められます。基本的な機械学習手法の説明がなされています。まともな機械学習系の本の中では最も本書が易しいです。機械学習入門はまずここから始めるのがよいでしょう。理解させるために多大なる労力を払った素晴しい本です。音声認識の入門書としても、具体的なツールの使い方まで説明しててわかりやすいです。見る機械学習の各手法を俯瞰出来る入門書です。数学力に自信が無くても文章だけでも読んでおいた方が良いでしょう。数式出ているとはいえ、機械学習系の手法を紹介している書籍の中ではかなり平易に書かれています。見るこれまた機械学習の各手法を俯瞰するための入門書です。データマイニングと集合知に比べて最新のトピックスを扱っているWekaという機械学習ライブラリを用いて実際に動かせる数学的にちょっと高度な点が違います。どっちでも好きな方を読んで下さい。次は実際手を動かして処理する本を読みましょう。Matlabなどの商用統計解析ツール(高価)などがあります。ここではExcelでデータ分析をする本とRで統計解析をする本を紹介します。見る本当に統計知識不要、それでいて実践的なマーケティング手法を紹介する本です。Excelにはピボットテーブルという非常に強力な集計機能があります。豊富な画像を用いて解説しています。これ読むと一通りのマーケティング手法使えるようになるので中々の良書です。これが気に入れば同著者の大判の本も読んでみると良いでしょう。統計的な説明は一切触れてません。見る同じくExcelでマーケティング手法利用する本です。先程の本と違い(そこまで酷くない)最低限の統計の説明を入れています。学んだ理論をExcelで実践する時に本書片手にやると覚えが早いでしょう。見るRで統計入門という本は結構出てるのですが、説明がやばい本結構多いです。その点本書は統計学の説明に関してかなり良いです。Rを使いこなすぞ!という本ではありません。統計学の説明するときの処理系としてたまたまRを選んだっていう感じの本です。Rをしっかり勉強したいという場合は別の本を読んで下さい。見るRで機械学習系のよく使われる手法を説明しています。数式はそこそこ出てきます。頑張れば数学力無くても各手法がどのような特性あるか把握出来ると思います。「入門者が春に読む本」って話なら上記まで読めれば大変素晴しいと思います。世の中には「いやいや実務ではもっと高度な手法を使うよプゲラ」とか言ってくる人も居るでしょうが、焦らず基礎を積みましょう。余力がある、数学力に自信があるという方には更に発展的な本として次を挙げておきます。見る自然言語処理で用いられる機械学習手法に絞った解説書です。真っ当な機械学習入門書として読めばよいでしょう。機械学習で独学しづらい部分をピンポイントで解説している素晴しい本です。これが出るまでは広範な数学力がある人か先輩や先生が教えてくれるような環境を持ってないと理解出来なかった部分もありました。本書は個人的に人生を変えた本で、コレがないと私は挫折して今機械学習やってなかったと思います。これ読んで線形代数の本読み切ればPRMLという機械学習系のバイブル的な本に進めると思います。高度なことをやりたいぞ!と思ったら、最終的には数学力が必要になるときもあるでしょう。あたりを押えておくと良いです。線形代数をきちんとやっておかないと割と早い内に詰まります。見る上二冊は統計学で必要な部分だけに話題を絞った独学の最短ルートを提供してくれる有り難い本です。私も大変お世話になりました。キーポイント線形代数まで読んで言語処理のための機械学習入門読み切れば相当数の論文を読むことが出来るでしょう。最後のルベーグ積分は必須ではありません。手強い壁として立ちはだかるのがルベーグ積分でしょう。本書はルベーグ積分本の中で一際易しい本です。言え十分難しい内容です。しても確率論に真正面からぶつからないといけなくなったときに本書を参照すると良いでしょう。余力があれば是非読んでおいて下さい。統計学の歴史や哲学について書かれた本を紹介します。統計学史や哲学について知るべきなのか?それは、数々の統計手法はどのような要望で生まれたのかという背景を知ることが、数式から手法の挙動を読み解く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