岩波データサイエンス刊行委員会

特集の前半では、GISソフトを用いた地理情報の取得から表示・加工、R言語との連携、空間ベイズモデルなどを実践的に紹介。後半では、空間疫学、マーケティング、自然言語処理との連携など、地理情報、空間情報をめぐるデータサイエンスの研究の最前線を俯瞰します。
VOL.4 特集=地理空間情報処理
【特集】地理空間情報入門(朝日孝輔・水谷貴行) GISとRの連携(水谷貴行・朝日孝輔) 地図の上で階層ベイズモデリング(加藤直広・立森久照・高橋邦彦)〈コラム〉(出口智恵) ソーシャルメディアでインフルエンザ流行を捉える(荒牧英治・若宮翔子) 空間疫学入門―難病の地図(高橋邦彦) 動く地理空間情報(関本義秀) 位置情報プライバシーの統計的安全性に向けて(南和宏)顧客動線研究入門(矢田勝俊)
【連載】正定値行列の情報幾何(小原敦美・土谷隆)
【その他】掌編小説(円城塔)ナンプレ(とん)

内容紹介

岩波データサイエンス Vol.4

Paul Teetor

大橋 真也

木下 哲也

強力なデータ解析ツールRのレシピ集

内容詳細

Rクックブック

浅野 皙

中村 二朗

計量経済学の基本的な考え方と、より進んだ分析手法の基礎が身につく、初級から中級レベルのスタンダード・テキスト。経済データを分析し、研究レポートを書く際の、実際的なヒントを提供します。

重要な分析ツールを新たに加えた第2版。より学習しやすいように、付録・演習問題を充実させ、問題の解答を新たに収載。

計量経済学 (y21)

星野 崇宏

情報化社会の進展とともに大量のデータが得られるようになり、また社会科学でも実証志向の高まりから調査研究が盛んに行われている。しかし、「因果推論」を行なう際のデータの偏りや「選択バイアス」を無視してしまうと、いくら大量のデータがあっても真実とは逆の結論が導かれることすらある。本書では豊富な具体例とともに、「共変量情報の積極的な利用」「欠測データモデル」「セミパラメトリック推定」という3つの武器を用いて、偏りのあるデータから正しい推論を行なう方法論を示す。関連して、インターネット調査の偏りの補正や「データ融合」についても詳しく説明する。

内容（「BOOK」データベースより）

星野/崇宏
1975年生まれ。2004年東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了。情報・システム研究機構統計数理研究所、東京大学教養学部を経て、2008年より名古屋大学大学院経済学研究科准教授。現在、独立行政法人科学技術振興機構(JST)さきがけ「知の創生と情報社会」領域研究代表者を兼任(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)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)

伊藤 公一朗

サントリー学芸賞[政治・経済部門]、日経・図書文化賞受賞！
週刊ダイヤモンド「2017年ベスト経済書」2位！

ビッグデータ+人間の判断力
=真実が明らかに! 
最先端のパワフルな手法を、数式を使わず、わかりやすく解説! 

【内容紹介】
ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。
データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う――。
本書では「広告が売り上げに影響したのか?」
「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった、
因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。
序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、
様々な実例を使いながら解説します。
第2章以降では、ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、
因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、
数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。

【目次】
第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか
第2章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」――ランダム化比較試験(RCT)
第3章 「境界線」を賢く使うRDデザイン
第4章 「階段状の変化」を賢く使う集積分析
第5章 「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析
第6章 実践編:データ分析をビジネスや政策形成に生かすためには?
第7章 上級編:データ分析の不完全性や限界を知る
第8章 さらに学びたい方のために:参考図書の紹介

【著者紹介】
伊藤公一朗(いとうこういちろう)
シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授。
一九八二年宮城県生まれ。京都大学経済学部卒、
カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了(Ph.D.)。
スタンフォード大学経済政策研究所研究員、
ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、二〇一五年より現職。
専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。
全米経済研究所(NBER)研究員、経済産業研究所(RIETI)研究員を兼任、
シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、
データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う。

ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う―。本書では「広告が売り上げに影響したのか?」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。第2章以降では、ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。

伊藤/公一朗
シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授。1982年宮城県生まれ。京都大学経済学部卒、カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了(Ph.D.)。スタンフォード大学経済政策研究所研究員、ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、2015年より現職。全米経済研究所(NBER)研究員、経済産業研究所(RIETI)研究員を兼務。専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う(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)

データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書)

イアン エアーズ

Ian Ayres

山形 浩生

ふたつの集合の、一見まったく違う要素の相関関係を計算していくことで、直感ではわからなかった意外な事実が浮上してくる。クレジットカードの返済の遅れの回数と、そのひとが車で事故を起こす確率。買い物履歴と離婚率。ぶどうを収穫した年の降雨量と、そのワインがビンテージとなって出荷された時の値段。技術革新が兆単位(テラバイト)のデータの集積を容易にしたいま、「絶対計算」はありとあらゆる事象の計算をしようとしている。最新医学データの集積による治療法の提示、性犯罪者の保釈を認めるべきか否か?どの政策がもっとも有効か?そうした時代に専門家の役割はどうかわるのか?個人の自己防衛の方法は?技術革新が生んだ新しい波「絶対計算」を知らずして、今を語るなかれ。

ワインの将来の価値を予測する。症状の統計から病気を診断する。脚本段階で興行収入を最大化する。そしてあなたに最適な結婚相手まで決めることも、「絶対計算」が可能にする!IT時代の兆単位のデータがもたらす新世界ビジネス戦略。イェール大学気鋭の計量経済学者がわかりやすく書いた知的大興奮の書!文庫版は補章追加。<序章>絶対計算者たちの台頭<第1章>あなたに代わって考えてくれるのは?<第2章>コイン投げで独自データを作ろう<第3章>確率に頼る政府<第4章>医師は「根拠に基づく医療」にどう対応すべきか<第5章>専門家ＶS絶対計算<第6章>なぜいま絶対計算の波が起こっているのか?<第7章>それってこわくない?<第8章>直感と専門性の未来<補章>革命は続く

ワインの将来の価値を予測する。症状の統計から病気を診断する。脚本段階で興行収入を最大化する。そしてあなたに最適な結婚相手まで決めることも、「絶対計算」が可能にする!IT時代の兆単位のデータがもたらす新世界ビジネス戦略。イェール大学気鋭の計量経済学者がわかりやすく書いた知的大興奮の書!文庫版は補章追加。

エアーズ,イアン
イエール大学教授。経営学部と法学部の両方に籍を持つ。データ分析によって問題解決の道筋をつける「絶対計算家」として名高い 

山形/浩生
翻訳家・評論家。大手シンクタンクに勤務のかたわら、経済、文学、環境問題など広範な分野で先鋭的な内容の書を翻訳、紹介している(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)

その数学が戦略を決める (文春文庫)

岩波データサイエンス Vol.6

マーク・ジェフリー

佐藤 純

矢倉 純之介

内田 彩香

アマゾン社員の教科書。顧客満足度からマーケティング投資効果までマーケティングの意思決定のためにあらゆるデータを測定し、最大限に活かす。

データ・ドリブン・マーケティング―――最低限知っておくべき15の指標

高橋 淳一

野村 嗣

西村 隆宏

水上 ひろき

林田 賢二

森 清貴

越水 直人

露崎 博之

早川 敦士

牧 允皓

黒柳 敬一

データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ、現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で、本書ではデータ分析をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。たとえばシェルの操作は知らなくても良いでしょうか?基本的なSQLは書けなくても良いでしょうか?データ形式についての知識は不要でしょうか?機械学習の基本的な知識は不要でしょうか?...初学者にとっては避けて通れない知識、現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として1冊にまとめています。

データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus)

本橋 智光

前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

青木 峰郎

現実的な分析手法とは?

本書ではSQLを使った分析の手法、そしてそのためのシステムの構築についてお話しします。
なぜならば、SQLは企業において現実的に実現可能な中で最も制約の少ない分析手法だからです。
現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。
本書はそんな現実的で、しかしよくばりな要望に対して、SQLという解で答えます。
ビジネスに役立つ分析を行いたいプランナーも、ビッグデータをどうにかしたいエンジニアも、みんなまとめて面倒みましょう。

第1部 SQLによるデータ分析
第1章 10年戦えるデータ分析の技術
第2章 さわってみようRDBMS
第3章 簡単! select文でデータ探索
第4章 すべての分析は集計から始まる
第5章 関数で自由自在に新しいカラムを作り出す
第6章 ジョインを制するものはRDBMSを制す――基礎編
第7章 ジョインを制するものはRDBMSを制す――応用編
第8章 遅れて来た分析SQL最強の武器――ウィンドウ関数
第9章 縦と横は難しい
第10章 アクセスログのセッション分析をする

第2部 分析システムの構築
第11章 10年戦えるデータ分析システム
第12章 ビッグデータに立ち向かう
第13章 SQLバッチの技法

第14章 本書を読み終えた後に

【まえがき抜粋】
本書ではSQLを使った分析の手法を解説します。
またSQLを使った分析を可能にするシステムの構築についても話します。
なぜならば、SQLは企業において現実的に実現可能な中で最も制約の少ない分析手法だからです。
「現実的に実現可能な中で」「最も制約の少ない」……とはなかなか面倒な言いかたですね。
ですがこれが本書を最も適切に表現した一言なのです。
当然ながら、何事も余計な制約はないほうがいいに決まっています。
手計算にExcel、R、Python、SPSS、SASと、分析のツールを列挙すればキリがありませんが、
「データが小さくないと無理」、「お金がうなるほどないと無理」、「プログラミングに長けたエンジニアでないと無理」、
などなど、それぞれのツールには様々な制約が存在します。むろんSQLにも制約があります。
そういう制約は少ないほうがいいに決まっていますが、さりとて現実的でない選択肢には意味がありません。
現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。
本書はそんな現実的で、しかしよくばりな要望に対して、SQLという解で答えたいと思います。

出版社からのコメント

現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。そんなよくばりな要望に対してのSQLという解での答え。SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く。現実的な分析手法。

青木峰郎(あおき みねろう)
前職より大規模データウェアハウス構築の業務に関わり、並列RDBMSに目覚める。
現職のクックパッドではビッグデータ分析システム「たべみる」のアーキテクチャ設計から開発までを担当。
著書に『ふつうのLinuxプログラミング』『ふつうのHaskellプログラミング』(SBクリエイティブ)
『Rubyソースコード完全解説』(インプレス)などがある。

著者について

青木/峰郎
前職より大規模データウェアハウス構築の業務に関わり、現職のクックパッドではビッグデータ分析システム「たべみる」のアーキテクチャ設計から開発までを担当(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)

10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く (Informatics &IDEA)

加嵜 長門

田宮 直人

丸山 弘詩

「ビッグデータ時代」のSQL活用術・レシピ集!

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

Rachel Schutt

Cathy O'Neil

瀬戸山 雅人

石井 弓美子

河内 崇

河内 真理子

古畠 敦

竹田 正和

佐藤 正士

望月 啓充

本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。

データサイエンス講義

小島 寛之

完全独習 統計学入門

浅川 伸一

江間 有沙

工藤 郁子

巣籠 悠輔

瀬谷 啓介

松井 孝之

松尾 豊

一般社団法人日本ディープラーニング協会

ディープラーニングの知識を測る検定試験（G検定）の「公式テキスト」登場！ 【本書の特徴】 1）試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。 2）各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。 3) 最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。 4）ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。 【対象読者】 ・「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト検定）」を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 【G検定とは】 ・目的：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する ・受験資格制限：なし ・試験概要：120分、知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・出題問題：シラバスより出題 ・日程：公式サイトにて公表

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