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インプレス［コンピュータ・IT］ムック ビジネスの現場で使えるAI＆データサイエンスの全知識
インプレス / 2022年03月15日 / 全271ページ
本書はデータサイエンスを、ビジネス実務を題材に、難しい話なしで解説しています。また、データをどのように扱うか実感できるようにExcelファイルを用意してあります。座学＋実践でしっかり腑に落ちるデータサイエンス入門書の決定版です。
目次
- はじめに
- もくじ
- Chapter 1 データサイエンスをビジネスで活用する
- Section01 なぜいまデータサイエンスの必要性が叫ばれているのか？
- Section02 AIやデータサイエンスにおける技術概観
- Chapter 2 データサイエンスの手法を理解する 21
- Section01 データサイエンスの手法ごとの特徴をつかもう
- Section02 教師あり学習（回帰問題・分類問題）
- Section03 ディープラーニングによる画像解析
- Section04 教師なし学習
- Section05 レコメンデーションの事例
- Section06 最適化
- Section07 各章の進め方
- Chapter 3 基本的な可視化・統計手法を理解する
- Section01 店舗の売上実績を分析して現状を把握しよう
- Section02 要約統計量でデータの傾向をつかむ
- Section03 実務で使えるデータ可視化
- Chapter 4 線形回帰モデルで需要予測を立てる
- Section01 販売数の需要予測により発注精度を向上しよう
- Section02 教師あり学習（回帰問題）の概要
- はじめに
- もくじ
- Chapter 1 データサイエンスをビジネスで活用する
- Section01 なぜいまデータサイエンスの必要性が叫ばれているのか？
- Section02 AIやデータサイエンスにおける技術概観
- Chapter 2 データサイエンスの手法を理解する 21
- Section01 データサイエンスの手法ごとの特徴をつかもう
- Section02 教師あり学習（回帰問題・分類問題）
- Section03 ディープラーニングによる画像解析
- Section04 教師なし学習
- Section05 レコメンデーションの事例
- Section06 最適化
- Section07 各章の進め方
- Chapter 3 基本的な可視化・統計手法を理解する
- Section01 店舗の売上実績を分析して現状を把握しよう
- Section02 要約統計量でデータの傾向をつかむ
- Section03 実務で使えるデータ可視化
- Chapter 4 線形回帰モデルで需要予測を立てる
- Section01 販売数の需要予測により発注精度を向上しよう
- Section02 教師あり学習（回帰問題）の概要
- Section03 回帰問題の基本手法「線形回帰モデル」
- Section04 予測モデルの精度を評価するための評価指標
- Section05 実践：飲食店のPOSデータを活用しよう
- Chapter 5 ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティングを行う
- Section01 ユーザーターゲティングによりメール配信を高度化しよう
- Section02 分類問題の基本手法「ロジスティック回帰モデル」
- Section03 分類問題における評価指標
- Section04 実践：宿泊予約サイトのユーザーデータを活用しよう
- Chapter 6 ディープラーニングで画像分類を行う
- Section01 画像の商品カテゴリを推測して入力作業を自動化しよう
- Section02 ディープラーニングの基本「ニューラルネットワーク」
- Section03 画像認識のための「CNN」
- Section04 実践：洋服の画像データを活用しよう
- Chapter 7 教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化する
- Section01 ユーザーセグメントを精緻化して施策を出し分けしよう
- Section02 教師なし学習の概要
- Section03 教師なし学習の基本手法「k-means法」
- Section04 クラスタリング結果の解釈
- Section05 実践：EC サイトの購入履歴データを活用しよう
- Chapter 8 レコメンデーションの仕組みと実装
- Section01 おすすめ商品をレコメンドして購入回数を向上させよう
- Section02 レコメンデーションエンジンの概要
- Section03 ユーザーの嗜好を考慮する「協調フィルタリング」
- Section04 コンテンツの内容を考慮する「コンテンツマッチング」
- Section05 実践：ユーザー評価データを活用しよう
- Chapter 9 数理最適化で利益の最大化を図る
- Section01 商品単価を最適化して利益を最大化しよう
- Section02 最適化の概要
- Section03 2つの最適化①「連続最適化」
- Section04 2つの最適化②「組み合わせ最適化」
- Section05 実践：小売店舗の商品データを活用しよう
- おわりに
- ステップアップにつながるトピックまとめ
- ステップアップにつながる書籍
- 索引
- 著者プロフィール
- 奥付
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