株式会社ALBERT 巣山 剛

データ分析部

システム開発・コンサルティング部

データアナリスト、データサイエンティスト必携！エンジニアで無い人も安心の入門書！データ加工、集計、分析に役立つSQLのノウハウを解説した入門書。SQLを活用して仕事をする人というと、ITエンジニアのイメージがあります。しかし、集計・分析すべきマーケティングデータが膨大になってきている現在、マーケターやデータアナリストにとっても、SQLは習得しておくべきスキルとなりつつあります。本書では、データの加工、集計、分析に実践的に活用できるSQLのノウハウを、やさしくわかりやすく、実例を交えて解説していきます。「Chapter1 データ集計の基礎知識」では、分析の基礎であるデータの加工・集計について必要な知識を学んでいきます。「データ分析」と聞くと何でも解決できそうなイメージがありますが、データ分析は決して魔法ではありません。分析の前にデータを隅々まで確認したり、集計したりして、全体の傾向を十分に把握してから分析を行う必要があります。「Chapter2 SQLの基礎」では、データベースとは何かという話から、SQLの基本まで、簡単に解説します。「Chapter3 分析への活用1 〜基本統計量と偏差値の算出など」から、実際にSQLを使っていきます。SQLを使った集計や便利な関数、そしてデータの特徴を表す基本統計量の算出といった分析につながる基本的な部分を解説していきます。「Chapter4 分析への活用2 〜デシル分析、RFM分析など」では、SQLを使ったクロス集計に始まり、マーケティングシーンの分析で使われることの多い「デシル分析」や「RFM分析」について学習します。「Chapter5 分析への活用3 〜アソシエーション分析、時系列分析、アトリビューション分析など」では、レコメンデーションによく用いられるアソシエーション分析の基礎的内容に始まり、デシジョンツリーや時系列分析といった比較的高度な分析手法、そしてインターネット広告の評価手法として用いられているアトリビューション分析について紹介します。このように、本書はSQLの構文を習得するというよりは、実際の集計や分析に用いる手法をどのようにSQLで実現するか、というアナリスト視点から解説していきます。「データベース構築の基本的・専門的概念だけを学んでも、データを分析することはできません。SQLはデータベース管理システム上でデータの操作や定義を行うためのデータベース言語でしかないのです。データ分析は何らかの目的を持って行なわれます。従って、分析を始めるにあたっては、出てきた結果が目的に合ったものかどうかの正しい判断が求められます。そのためには次の能力が必要です。『分析しようとする問題そのものについての理解』『分析手法についての理解』『分析結果に対しての判断力』、また、分析に入る前の集計や加工の段階においても、この3点に繋がる意識と、目の前の取り組む事象についての正しい認識と本質的な理解が大変重要だといえます。本書ではそうした内容についても重点的に解説しながら、分析はやっているけれどまだSQLを使ったことのないアナリストやこれからデータ分析をはじめる学生の方に向けて、非エンジニアが日々データと格闘しながら身につけた、分析のためのデータ加工・集計に実践的に使えるSQLノウハウを、データ分析を絡めて解説していきたいと思います。」（著者「はじめに」より）

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データ集計・分析のためのSQL入門

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