読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• あまつ さん

  読了日：2021/10/31

  仕事で必要になり読了。データ分析の入門書的位置づけであり、データの捉え方、扱い方から、分析に対する基礎知識までを広く扱っている。まさにこれからデータ分析にあたろうという人が読むべき良書。この段階で読めてよかった！　書中にある様に、細かいところは専門書で補ってゆくが、中央の幹としてこの本を据えてもいいと思う。

• ぶう さん

  読了日：2020/12/29

  データの性質や分析方法の基礎、データの解釈、活用までを解説してくれる書籍。 仮説を立ててデータを分析していていると、自分の都合に合わせて結果を解釈してしまう事はよくある事。そういったバイアスの掛かった解釈により大きな損失に繋がる事もあるため、ビジネスにおいては慎重さを求められるのは当然のこと。そういったリスクを避ける為にも、データ解釈のリテラシーはビジネスパーソンであれば最低限必要。「セレクションバイアス」、「相関関係と因果関係」、などデータ分析をする際に気をつける点などが網羅されており大変勉強になった。

• やま さん

  読了日：2024/11/05

  某大学の先生に勧められた本。1年以上積んどく状態になっていたが、ようやく読み終えた。◇まず、データ解釈をする前に大切なことはデータ処理の前処理。ゴミが入っていたらデータは正しく解釈されない。◇次に使うモデルを何にするのか。何を知りたいかに応じたモデルを使わないと間違った結果になる。◇そして、いろんな罠。データ分析時にもデータ解釈時にもデータ活用にも罠があちこちに潜んでいる。AIとかDXがもてはやされているけど、そのデータは本当に正確で解釈可能なものなのか、それともたまたまの結果なのかを理解しないと駄目。

• aiken さん

  読了日：2022/04/16

  2020年の本。帯にあるように、データ取得・分析・解釈・活用の各段階で知っておくべき技術を網羅的に解説してあった。若き頃お勉強した技術の復習になった。知らなかったというか抜けていたというか忘れていた項目もあった。ということは、系統建てて学んでなかったのだ分かり反省しきり。次は「数理モデル入門」を読んでみよう。

• ぶう さん

  読了日：2023/02/10

  久々に再読。前回読んだ頃より実業務での経験値も増え、改めて読み直してナルホドと思う部分が多数。自分自身にも当てはまることだが、データが集まると何の疑いもなく正しいデータだと思い込み使用していることが多い。しかし収集したデータには何かしらのバイアスが掛かっていると思って疑って掛かる位のほうがいい。自ら収集した一次データであれば、まだバイアスの有無も判断はできるが、二次データとなるとそれも難しい。アルゴリズムも重要であるが、それ以上にデータの質をしっかりと整えた方が精度向上に繋がることは頭に入れておくべき。

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