J'ai lu 13 livres qui relient la science des données aux résultats commerciaux, je vais donc rédiger une critique.

Motivation pour cet article

Je ne peux pas sortir à cet âge, alors je lis un livre de toute façon. Regardez les articles ci-dessous et essayez d'aider ceux qui ont les mêmes sentiments avec cet achat.

Pour cela, j'ai lu un livre sur ** Business + Data Science **.

Si vous souhaitez lire l'introduction ci-dessous, veuillez l'acheter.

** * Certaines pièces sont délicatement évaluées en raison de ma faible capacité d'absorption. Veuillez le vérifier de vos propres yeux sans jeter un coup d'œil. ** **

Ils sont disposés dans l'ordre dans lequel ils se sentent utiles à cette fin.

indice Titre La description Tendance Auteur / Publication
1er livre Utilisation commerciale des lecteurs de formation Data Scientist Comment faire fonctionner une organisation d'analyse dans plusieurs entreprises, cas de défaillance, pièces qui ont été notées dans l'analyse lors de l'intervention en tant que consultant, etc. Pour le business Plusieurs personnes sont en charge de chaque chapitre ・ Société d'examen technique
2ème livre Un livre qui vous donne de réelles compétences en analyse de données Cadre spécifique pour les paramètres de découverte et d'analyse des problèmes commerciaux Pour le business Shinichi Kawamura / Nikkei BP
3e livre La meilleure organisation d'analyse de données Politiques d'activité pour les carrières des membres et les résultats commerciaux dans les organisations d'analyse de données d'entreprises non informatiques Pour le business Kaoru Kawamoto / Nikkei BP
4e livre Le pouvoir de l'analyse pour changer l'entreprise Qu'est-ce qu'une organisation d'analyse de données pour les entreprises non informatiques? Pour le business Kaoru Kawamoto / Kodansha
5ème livre Pouvoir de l'analyse des données: méthode de réflexion qui aborde les relations causales Méthode d'enquête / de vérification, qualité des données au moment de l'analyse des données, y a-t-il eu un effet? Pour le business Koichiro Ito / Kobunsha
6ème livre Introduction à la science des données stratégiques Comment confronter les données commerciales issues d'études de cas et de méthodes d'exploration de données de plusieurs entreprises Ingénieur d'affaires Foster Provost O'Reilly Japon
7e livre Comment utiliser les données qui dorment à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise En prenant le marketing comme exemple, quelle est la puissance commerciale de base et les données jusqu'à l'établissement d'hypothèses et le rapport de vérification de recherche? Pour le business Conférence Vitesse / Promotion Hagikawa
8ème livre Introduction au processus pratique d'analyse des données À quoi faire attention lorsque vous devenez analyste en interne par vous-même Ingénieur d'affaires Éditions Anchibe / Morikita
9e livre Cours pratique d'analyse de données dispensé par des professionnels Accenture Comment combattre les données d'entreprise avec des méthodes analytiques Ingénieur d'affaires Takuya Kudo / Shosuisha
10ème livre Introduction à la science des données tirée de cas d'utilisation métier Comment utiliser la méthode d'analyse en utilisant les données du jeu comme exemple Ingénieur d'affaires Ryuji Sakamaki / SB Creative
11e livre Lecteur de formation Data Scientist de 2e édition révisé Technologieinformatiqueliéeàl'analysedesdonnées(R,python,hadoopetc.)Introduction à Pour les ingénieurs Plusieurs personnes sont en charge de chaque chapitre ・ Société d'examen technique
12ème livre Apprenez en bougeant vos mains Exploration de données utilisable en entreprise Introduction à l'exploitation minière avec R Pour les ingénieurs Takashi Ozaki, société d'examen technique
13e livre Manuel pratique pour l'apprentissage en profondeur Comment l'apprentissage automatique est utilisé dans le monde réel Pour le grand public Association japonaise d'apprentissage en profondeur / Nikkei BP

Résumé de la relation positionnelle arbitraire

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1er livre: Data Scientist Training Reader Business Utilization

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Auteur: plusieurs personnes sont en charge de chaque chapitre
l'éditeur:Société d'examen technique
Date de sortie: 2018/10/30

Impressions

--Analyse des données La célèbre "série de lecteurs de formation" du livre Mook ――Vous pouvez pleurer (le mouchoir est indispensable car vous avez trop d'idée sur les cas d'échec) «Le premier mot de 1-1 est" Je n'aime pas l'analyse de données qui ne peut plus contribuer aux affaires. "

Introduction au contenu

――Un livre dans lequel des personnes d'horizons divers et d'histoire de l'entreprise sont en charge de chaque chapitre

――Si l'équipe n'est pas en place, cela équivaut à être obligé d'être un être humain polyvalent (ressource humaine de type héros) ――Ne le faites pas seul. Même une personne polyvalente sera surchargée, alors je ne la laisserai pas faire.

2ème livre: Un livre pour acquérir une réelle capacité d'analyse de données

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Auteur: Shinichi Kawamura
l'éditeur:Nikkei BP
Date de sortie: 2016/6/22

Impressions

«Il existe de nombreux cadres pour résoudre les problèmes commerciaux, mais je pense que c'est le seul livre écrit avec des concepts liés à l'analyse des données.

Introduction au contenu

--Sous-titre rassurant: La théorie est déjà bonne, ce que je veux, c'est un modèle de pratique --Cadre pour la définition du problème et son expérience simulée

Troisième livre: l'organisation d'analyse de données la plus solide

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Auteur: Kaoru Kawamoto
l'éditeur:Nikkei BP
Date de sortie: 2017/11/24

Impressions

――Le problème que vous rencontrez a été écrit dans ce livre

Introduction au contenu

――Il décrit un processus ascendant constant allant d'une petite équipe de recherche à la croissance en tant qu'équipe qui réforme les activités par l'analyse des données sur 18 ans. --Le sentiment ** "bonus" ** de l'organisation d'analyse des données au moment du lancement

Quatrième livre: Le pouvoir de l'analyse pour changer l'entreprise

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Auteur: Kaoru Kawamoto
l'éditeur:Kodansha
Date de sortie: 2013/7/20

Impressions

C'était une ancienne date de publication, donc j'étais méfiant, mais c'était un bon livre ――Le chapitre 1 est un sujet dont on parle souvent (le big data n'est pas seulement le big data, etc.) --Expliquer le flux d'analyse en utilisant une entreprise fictive comme exemple

Introduction au contenu

5ème livre: Le pouvoir de l'analyse des données Une façon de penser qui aborde les relations causales

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Auteur: Koichiro Ito
l'éditeur:Kobunsha
Date de sortie: 2017/4/20

Impressions

――Depuis que l'auteur a initialement mené des recherches empiriques sur l'économie appliquée et la politique, elle est plus proche des expériences empiriques. ――Comme l'indique le titre ** Pouvez-vous analyser les données, définir les problèmes et évaluer les résultats en gardant à l'esprit la «cause et l'effet»? Un livre appelé **

Introduction au contenu

Livre 6: Introduction aux concepts et techniques stratégiques de la science des données pour les entreprises

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Auteur: Foster Provost
Éditeur: O'Reilly Japan
Date de sortie: 2014/7/19

Impressions

«C'était long. Environ 500 pages ――Le contenu semble un peu vieux même à partir de l'année de publication «Puisqu'il s'agit d'une traduction d'un livre d'auteur étranger, il est difficile à lire, ce qui est particulier à un livre traduit d'un livre spécialisé.

Introduction au contenu

7e livre: Comment utiliser les données qui dorment à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise - Le point de vue pour trouver du sens dans les données -

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Auteur: Hayashi Hagikawa
l'éditeur:Publicité Conference Co., Ltd.
Date de sortie: 2018/2/10

Impressions

――Depuis qu'il est défini dans les ventes et le marketing, le contenu est perçant pour les personnes dans ce domaine -Un bon livre qui décrit comment les débutants procèdent à l'analyse pour «parler avec les nombres»

Introduction au contenu

--Un livre de style roman qui se concentre sur le «marketing» et réalise des «propositions de planification» par le biais de «l'analyse des données» --Recueillir des faits pour une réflexion hypothétique --Recueillir les faits manquants à partir d'enquêtes par questionnaire, d'entretiens et d'états financiers --Agréger et visualiser les données et ajouter une interprétation pour en faire un rapport --Réduire les clients de la visualisation et de l'analyse du partage des taux ―― Sur la base de ce qui précède, créez un concept de planification ―― 1. Cible ―― 2. Besoins ―― 3. Produit ―― 4. Bénéfice --Ajouter une analyse des problèmes ―― 1. Faisabilité ―― 2. Effet attendu ―― 3. Entreprise ――Enfin, déposez-le dans un format et faites-en une proposition —— Vérifiez si le plan et le modèle commercial correspondent

8ème livre: Introduction au processus pratique d'analyse des données

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Auteur: Anchibe
Éditeur: Morikita Publishing
Date de sortie: 2015/6/20

Impressions

――Comme mentionné dans le sous-titre, un livre pour "les personnes qui n'ont ni patron ni senior fiable, ni base de données ni savoir-faire d'analyse"

Introduction au contenu

9ème livre: Cours pratique d'analyse de données dispensé par des professionnels Accenture

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Auteur: Takuya Kudo ・ Hogakusei
l'éditeur:Shosuisha
Date de sortie: 2016/5/30

Impressions

―― La configuration des tâches pour l'utilisation commerciale se trouvait dans la première moitié du chapitre, mais le volume est plus léger que d'autres livres. Dans l'ensemble, il est écrit de telle manière qu'il est trop abstrait et peut être interprété de quelque manière que ce soit. Cependant, puisqu'il est également exhaustif, il se positionne comme un livre d'introduction avec un large éventail de couvertures en science des données. ――Chapitre 7 et versions ultérieures présente des méthodes et comment utiliser des packages difficiles à voir avec R. —— Envie de lire "Data Science with R" --Panier du marché

Introduction au contenu

――À propos de la méthode d'amélioration de l'infrastructure de données à partir du paramétrage des tâches «J'ai appris pour la première fois l'histoire de la technologie de traitement distribué et comment elle a évolué pour compenser ses inconvénients (Hadoop, MapReduce, DWH).

10e livre: Introduction à la science des données tirée de cas d'utilisation commerciale

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Auteur: Ryuji Sakamaki, Yohei Sato
l'éditeur:Créatif SB
Date de sortie: 2014/6/24

Impressions

«Il y a peu de parties liées à l'utilisation commerciale dans les chapitres 1 et 2, ce n'était donc pas le but de cette fois.

Introduction au contenu

11e livre: 2e édition révisée Lecteur de formation Data Scientist [Obtenir la capacité d'analyse des données pour devenir un professionnel! ]

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Auteur: plusieurs personnes sont en charge de chaque chapitre
l'éditeur:Société d'examen technique
Date de sortie: 2016/8/25

Impressions

--Cliquez ici avant la révision

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―― La version révisée est plus facile à lire, vous devriez donc acheter la 2e édition révisée. ――En premier lieu, la couleur de l'utilisation commerciale est légère, mais si c'est le premier livre pour les ingénieurs, c'est un très bon livre ――Un livre que vous pouvez voir de ce point de vue lors de l'analyse des données commerciales du côté ingénieur J'espère que lorsque vous porterez cette méthode d'analyse et rencontrerez des données, vous obtiendrez des scintillements.

Introduction au contenu

――Un livre qui permet aux débutants impliqués dans la science des données de connaître complètement la science des données --Depuis que l'exploration de données en supposant des données commerciales (** Fonction spéciale 2 **) est répertoriée, je l'ai incluse comme candidat. --Ancien Dricom, analyse marketing de M. Yohei Sato, qui est également l'auteur de l '"Introduction à la science des données" ci-dessus (il ne semble pas y avoir de script pour le soutien officiel? La copie manuscrite est difficile) --Mixi Shimoda, le cas minier de Kimura

12ème livre: Apprenez en bougeant vos mains Exploration de données utilisable en entreprise

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Auteur: Takashi Ozaki
l'éditeur:Société d'examen technique
Date de sortie: 2014/8/21

Impressions

--Blogger qui est célèbre dans le monde de la science des données et a un blog intéressant (ceux qui travaillent à Roppongi et Ginza) ――Cela peut être la position du livre d'introduction minière de base de R plutôt que pour l'utilisation commerciale ――Il peut être bon d'essayer avec R et d'obtenir une image, mais --Je recommande d'autres livres pour un livre d'introduction R complet (recherche basée sur des mots tels que R, statistiques, apprentissage automatique, etc.) «En termes d'utilisation commerciale, vous pouvez penser à une« graine de mesures »à partir des résultats de l'analyse, mais cela s'arrêtera là.

Introduction au contenu

--Analyse avec R après avoir donné un exemple --Régression multiple des données sur la bière --Déterminer l'effet de la campagne Rechercher la cause à partir de l'arbre --Bien que la valeur moyenne soit différente, analysez "pas un hasard" en tenant compte des statistiques

13e livre: Manuel pratique pour l'apprentissage profond

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Auteur: Japan Deep Learning Association
l'éditeur:Nikkei BP
Date de sortie: 2019/10/25

Impressions

――Si vous avez des connaissances sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, vous pouvez imaginer quel type de technologie a résolu le problème.

Introduction au contenu

Enfin, le résumé que j'ai ressenti

«Plutôt que d'apprendre la méthode d'analyse, j'ai appris la philosophie de« Qu'est-ce que l'analyse de données en tant qu'homme d'affaires? »(Je me sens) ――Vous devez être prêt à procéder à l'échelle de l'entreprise (si vous ne l'avez pas, c'est douloureux mais ascendant) ―― Réfléchir à la manière d'utiliser les données pour les rendre précieuses ――Un sentiment d'appartenance qui non seulement analyse mais suit également l'utilisateur ―― Entendre et être capable d'utiliser une personnalité facile à utiliser ――Le résultat est "responsable au même niveau que le site" ――Les scientifiques des données ne peuvent pas être utilisés en raison de tâches diverses telles que la réduction des coûts de PoC, l'autonomie, la création et la présentation de po d'alimentation inutile ――Après l'analyse, afin de la relier aux mesures, nous donnerons une explication puissante en "analyse causale" ―― Les «résultats d'analyse utilisés» se vendent au site, gagnent le crédit de l'homme clé, explications convaincantes, explications polies sur la façon d'utiliser, créent une interface utilisateur facile à lire, analysent la raison pour laquelle elle n'est plus utilisée et la suivent, et négocient avec l'équipe d'infrastructure de l'application. La définition des exigences et le mécanisme d'apprentissage automatique sont modulaires et externalisés ... ** Il y a beaucoup de choses à faire **

fin

Il était plus difficile d'obtenir l'esprit de l'auteur que de lire un livre sur les méthodes analytiques. Afin d'utiliser réellement le contenu du livre, il est nécessaire de le résumer et de l'appliquer en fonction du climat de l'entreprise

~~ Qu'est-ce qu'un data scientist? ~~

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