2023/12/21
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
著者名：杉山 聡
出版社名：ソシム
国立大学法人 電気通信大学
佐野 遼太郎さん推薦！
タイトル通りデータ分析の本質を「適度な理論の深さ」で分かりやすく解説している本です。特に学部時代などに線形代数と微分積分を習っている人で、データサイエンスに片足を突っ込み始めた人には丁度良い内容になっているかと思います。企業でデータ分析を行う上で登場することの多い「ロジスティック回帰」「決定木」について詳しくまとまっているので、この本で大事なポイントをおさえたうえで実践に移るとより良いかと思います。
★★★ ↓ DS協会 企画委員による解説文 ↓ ★★★
博士
この本は良い本じゃよ。統計モデルを理解することはデータ分析において非常に重要だからのぅ、しっかりと基礎を身につけるのは大切じゃ。この本は理論を分かりやすく解説してくれてるから、新人の頃にはピッタリだと思うぞ。
みい
そうなんだ〜！個人的に、回帰分析の章で、理論的な部分が丁寧に説明されているところが実務でも役立ちそうだと思ったの。複雑なモデルを使う前に、まずシンプルなモデルで本質を掴むって大事だよなぁって感じたよ〜。
博士
そうじゃ。複雑なモデルに頼るのもいいが、シンプルな統計モデルでデータの本質を理解することが大切じゃよ。最初は基本に忠実に、その上で応用を考えていくのがいいんじゃ。この本を活用して実際のプロジェクトでも積極的に統計モデルを試してみると良いじゃろう。
みい
実際にこの本でも、「回帰分析は最も重宝する分析モデルの一つで、回帰分析をマスターするだけでかなり幅広い課題に対応することができる。」って言ってるもんね〜。
博士
その通りじゃ。回帰分析はシンプルながらも強力なツールじゃよ。基本的な線形回帰から、多重回帰、ロジスティック回帰まで、使いこなせば多くの問題を解決できるんじゃ。しかも、回帰分析を深く理解しておくと、より複雑なモデルに移行するときもスムーズじゃ。ふぉっふぉっふぉ、回帰分析はデータ分析の『基礎体力』のようなものじゃな！
みい
参考になるアドバイス、ありがとう〜！もっと深く学んで、実務でも役立てられるように頑張るよ。この本を読み進めて、また分からないことがあったら教えてね〜。
博士
ふぉっふぉっふぉ。いつでも聞いてくれ！データ分析の世界は奥が深いからのぅ、これからも成長できる余地はたくさんあるぞ。
解説文執筆：
データサイエンティスト協会 企画委員会
株式会社分析屋 西原美優花／株式会社GRI 小林大輔
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みい
最近、この本を読み始めたんだけど、なかなか面白いね〜。統計モデルの基礎が分かりやすく解説されていて、勉強になるよ。