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アレックス・ラインハート『ダメな統計学』

統計学の誤用について楽しく書かれた本。内容はしっかりしているが読み口はとても平易。科学研究における統計学の誤った使い方について、実例を挙げながら述べている。著者は物理学から統計に転じた人物。けれども、実例には心理学や医学の論文が多い。科学研究そのものに対するメタ研究など、広い範囲で多くの論文を参照している。本書の前半でよく出てくるのは、p値に頼りすぎることについての問題だ。p値という概念はとてもわか...

金谷治『中国思想を考える』

中国の思想のうち主に儒教と道教について書かれた一冊。中国思想の発展の歴史をたどることによって解説する本ではない。中国思想に見られる5つの特質を取り上げることによって、中国思想の独自性を明らかにしようとしている。この5つの特質とは、合理主義、 対待、中庸、死生一如、天人合一。おそらく一般向け講演をもとにして書かれた本のようで、とても平易で分かりやすい。歴史的経緯は追わないものの、中国思想の特徴がうまく...

岩波データサイエンス刊行委員会『岩波データサイエンス Vol. 4』

第4巻は地理空間情報処理。ここまでの巻はデータサイエンスのある手法について特集していた。この巻はある応用分野を扱っているものになっている。そのため以前とは趣が違う。 理論的な内容やトピックの位置付けを示す記事は少ない。ややバラバラな印象を受ける。内容は地理空間情報の処理でよく用いられるQGISというオープンソースソフトウェアのチュートリアルから始まり、スーパーにおける顧客動線の研究、難病の分布を扱う空間...

アニータ・エルバース『ブロックバスター戦略』

商品ラインに均等にリソース分配し、利益を増やそうとして コスト削減に努めるよりも、ブロックバスターを狙って大きくつぎ込み、その他大勢につぎ込む費用を大幅に少なくすることが、ショービジネスの世界で常に成功を収める確実な方法なのである(p.5f)ハーバードビジネススクールのメディア産業の経営戦略・マーケティング担当の教授による本。日本語版ではサンリオの取締役を務める人物が各章のまとめやコラムを書いている。ハ...

峰如之介『なぜ、伊右衛門は売れたのか。』

サントリーのメガヒット緑茶飲料である伊右衛門の誕生ストーリー。短い本であるし、記述はジャーナリスティックで簡潔。あまり商品開発の深いところは伝わってこないが、身近な商品の開発秘話が聞ける。話題の中心となっているのはブランドマネージャーの沖本直人氏、商品開発の牧秀樹氏、デザイナーの水口洋二氏といったメンバー。彼らがどんな状況で、どんな想いで伊右衛門を作り出していったがか分かりやすく書かれている。例え...

末木文美士『日本仏教史』

日本の仏教について思想史的側面から書かれた概説書。この分野で標準的に参照される一冊。多様な視点に目を配りつつも、とてもうまくまとまっている。誰もが読むべき良書。扱っているのは飛鳥時代の仏教伝来から江戸後期まで。協議や戒律の成立を中心に描かれている。美術的側面や民衆における受容、政治、また明治期以降の新仏教についての話題は少ない。仏教史の研究トレンドを踏まえつつ、この分野の面白さを十二分に語っている...

涌井良幸、涌井貞美『多変量解析がわかる』

この著者のものは分かりやすく、ためになる。多変量解析について書かれた一冊。話題は回帰分析、主成分分析、因子分析、SEM(共分散構造分析)、判別分析、質的データ解析(数量化1~4類)。分散・共分散という概念が多変量解析ではキーになるとして、それらを中心に書かれている(p.108)。適度に数式が出てくるが、解析的に解くというよりはexcelのソルバーを使って近似の数値解を求めていくことが主。既に知っている話題が多か...

平岡和幸、堀玄『プログラミングのための線形代数』

線形代数について初歩から書かれたとても素晴らしい本。しっかりと学びたい人に適している。題名には「プログラミングのための」という文字が入っている。これは数値計算や近似についても扱われているから。プログラミング言語のコードが出てくるわけではない。コンピューターサイエンスへの応用を視野に入れた上での、線形代数の解説になっている。根本的な発想として、行列は写像だとしている(p.25)。行列を単純な数の並びと見る...

日経ビッグデータ編『グーグルに学ぶディープラーニング』

現状のディープラーニングについての極めて平易な解説で、最初に読む本としてはよいだろう。グーグルの人(主に賀沢秀人、佐藤憲一の両氏)による解説を基にしている。基本的な概念の説明の後は、グーグルにおけるディープラーニングの適用事例、日本の各社における事例、そしてブレインパッドの下田倫大氏によるディープラーニング活用フレームワークが書かれている。まず人工知能、機械学習、ディープラーニングをきちんと分けて...
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