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アクセンチュア アナリティクス『データ・アナリティクス実践講座』


良書。コンサルティング・ファームが書いているものだが、タイトルどおり実践的。データ分析の一般的な流れを説明した後、いくつかの分析手法と事例をRで紹介している。分析手法は、アソシエーション分析、クラスタリング、決定木、経路検索、協調フィルタリング、ディープラーニング。経路検索があるのが珍しいところだろうか。ディープラーニングはR上でのH2O。いま書くならmxnetだと思うのだが、時間的に間に合わなかったのだろうか。

本書の視点の特徴は、分析によって得られる効果に拘っていることか。課題を解決した場合の効果の大きさを大まかに把握し、効果の大きな課題が取り組むべきだとしている。この考えをorder of magnitudeと呼んでいる(p.78)。こうした視点は、例えばクラスター分析を実務に適用する場合の注意点として現れている(p.180-183)。クラスターに分けられていても、マーケティング的に意味があるとは限らない。また、教師付き学習でのラベル設定における恣意性の指摘なども、実務的に重要だろう(p.236f)。

まとまりがよく、入門して2, 3冊目に読むといいのではないか。載っている分析手法については、Rでどうやるのだっけと思ったときにさっと読み返すこともできる。そういう用途では『Rによるデータサイエンス』のような感じ。欠点があるとすれば、参考書籍がほとんど挙げられていないこと。図表の出典元がほとんど自社になっている。
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