基本情報
ISBN 10 : 4532135060
内容詳細
データ解析は、ビジネス戦略・分析目的を明確にした上で行う必要があります。「発射台・的の設定」「データ分析」「業務展開」というデータサイエンスのプロセス全体を丁寧に解説しています。要因把握や予測に使われる「決定木分析」、より高精度の予測を行う「アンサンブル学習」、AI開発に必須の「ディープラーニング」など昨今のビジネスシーンに最適なトピックを収録しています。架空の銀行で分析業務に従事しているデータサイエンティストになったつもりで、機械学習を用いたデータ分析の一連の流れを体験できます。Pythonによるコーディング、サンプルデータを用います。分析の結果が理解されない、継続的な仕組みが構築できない、といった「ビジネス活用の際にぶつかりやすい壁」とその対処法を紹介します。
目次 : 第1章 課題定義・仮説立案/ 第2章 データ収集・加工・探索/ 第3章 分析モデルの構築1―古典的統計手法によるアプローチ/ 第4章 分析モデルの構築2―機械学習によるアプローチ/ 第5章 Pythonを用いた機械学習の実践/ 第6章 AI技術の利活用/ 第7章 ビジネス活用時にぶつかりやすい壁
【著者紹介】
保科学世 : アクセンチュアビジネスコンサルティング本部AIグループ日本統括マネジングディレクター。慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士(理学)。AI・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。AI HUBプラットフォームや、業務領域ごとに体系化したAIサービス群「AIパワード・サービス」、需要予測・在庫補充最適化サービスなどの開発を手掛けると共に、アナリティクスやAI技術を活用した業務改革を数多く実現。著書多数。厚生労働省保健医療分野AI開発加速コンソーシアム構成員など歴任(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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わたなべ さん
読了日:2020/12/19
Taizo さん
読了日:2021/08/15
contradiction29 さん
読了日:2022/07/26
yyhhyy さん
読了日:2021/02/23
あか さん
読了日:2021/11/13
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