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まほうのさんぽみち(評論社)

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Tableauで始めるデータサイエンス

Tableauで始めるデータサイエンス

著: 岩橋 智宏 今西 航平 増田 啓志
出版社: 秀和システム

本体価格: ¥3,800 +税

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作品情報

発行日: 2019年10月30日
ISBN: 9784798060255

235mm×182mm 506ページ

出版社からの紹介

 データビジュアライゼーションのTableauとプログラミング言語Pythonの組み合わせで学ぶデータサイエンス入門書の登場!

 「楽しいデータサイエンスの入門書」があってもいいと思いませんか?

 例えば、「データの理解」。Pythonのコーディングでもできますが、BIツールならドラッグアンドドロップで、考えるスピードと同時に答えが浮かび上がってきます。
 つまり、データサイエンスの標準と言えるCRISP-DMプロセスの中で、楽ができるところはTableauで楽をしてしまえば良いのではないか。そして何より、Tableauを使えば、楽しんでデータサイエンスのプロセスに取り組むことができます。
 一方、モデルの作成(モデリング)には、ディープラーニングを含む最新のアルゴリズムが無料で利用できるPythonを利用しない手はないでしょう。

 そこで、データの理解・準備にはTableauを使い、モデルの作成にはPython。その結果のプレゼンテーションには再びTableauというように、TableauとPythonを使い分け、補完することで、データサイエンスのプロセスが効率的に楽しく学べる。この本は、「ちょっと難しそう」と思われがちなデータサイエンスも、Tableauなら挑戦できるのではないか? というアイデアから始まっています。
 
 本書を手にしていただきたいのは、すでにTableauでビジュアル分析をしていて、機械学習を用いる次のレベルのデータ活用にチャレンジしたい方、データサイエンスの入門にはコーディングと数学で挫折してしまった方です。もちろん、データサイエンティストとして活躍されている方でも、「Tableauを使ってもっと効率的にデータサイエンスのプロセスを回したい」「魅力的なプレゼンテーションでビジネスサイドを説得したい」と思われているのであれば、この本が参考になります。

 本書は、CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)の「6つのプロセス」に準拠しています。

@ビジネスの理解
Aデータの理解
Bデータの準備
Cモデリング
D評価
E共有・展開

 本書の第2 章は「基礎体力編」と題し、CRISP-DMのステップの各要素にフォーカスします。
 「データの理解」について、2.1「データ可視化の基礎」にて、Tableau Desktopを利用して学習します。
 「データの準備」について、2.2「データの準備の基礎」にて、Tableau Prep Builderを利用して学習します。
 「モデリング」については、2.3「予測モデル作成の基礎」にて、Python の基本的な構文から始めて予測モデルの作成、Pythonでの評価方法までを学習します。

 第3 章は「実践編」と題して、CRISP-DMのステップを組み合わせ、パブリックデータを元にデータサイエンスのプロセスを回し、ビジネス価値を産み出す実習に挑戦します。

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