ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識
三好大悟(著)
/インプレス
作品情報
データサイエンスは、ビジネスのあらゆる現場で役立つスキルです。たとえば需要予測。日々の販売計画を精緻化することは、業務の無駄をなくし、広い視点では大量廃棄などの課題解決にも役立ちます。また、ECサイトに欠かせないレコメンデーションシステム。おすすめの商品を高い精度で提案してくれるシステムによって、顧客の利便性が高まり、同時に売上アップにもつながります。ほかにもデータサイエンスが基礎となっている仕組みは数多く存在します。いまや人々の生活に欠かせなくなったAIなどの技術もデータサイエンスの一分野です。
このようにデータサイエンスは、「データサイエンティスト」などの専門職だけが知っておけば足りる知識ではなく、あまねくビジネスパーソンが知っておくべき知識であり、スキルなのです。本書ではこのデータサイエンスを、ビジネス実務を題材に、難しい話なしで解説しています。また、データをどのように扱うか実感できるようにExcelファイルを用意してあります。座学+実践でしっかり腑に落ちるデータサイエンス入門書の決定版です。
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商品情報
- 著者
- 三好大悟
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - アプリケーション・プログラミング
- 出版社
- インプレス
- 書籍発売日
- 2022.03.15
- Reader Store発売日
- 2022.03.15
- ファイルサイズ
- 79.2MB
- ページ数
- 272ページ
※この商品はタブレットなど大きなディスプレイを備えた機器で読むことに適しています。
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この作品のレビュー
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Chapter 1 データサイエンスをビジネスで活用する
Section01 なぜいまデータサイエンスの必要性が叫ばれているのか?
Section02 AIやデータサイエンスにおける技術概観
Chap…ter 2 データサイエンスの手法を理解する 21
Section01 データサイエンスの手法ごとの特徴をつかもう
Section02 教師あり学習(回帰問題・分類問題)
Section03 ディープラーニングによる画像解析
Section04 教師なし学習
Section05 レコメンデーションの事例
Section06 最適化
Section07 各章の進め方
Chapter 3 基本的な可視化・統計手法を理解する
Section01 店舗の売上実績を分析して現状を把握しよう
Section02 要約統計量でデータの傾向をつかむ
Section03 実務で使えるデータ可視化
Chapter 4 線形回帰モデルで需要予測を立てる
Section01 販売数の需要予測により発注精度を向上しよう
Section02 教師あり学習(回帰問題)の概要
Section03 回帰問題の基本手法「線形回帰モデル」
Section04 予測モデルの精度を評価するための評価指標
Section05 実践:飲食店のPOSデータを活用しよう
Chapter 5 ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティングを行う
Section01 ユーザーターゲティングによりメール配信を高度化しよう
Section02 分類問題の基本手法「ロジスティック回帰モデル」
Section03 分類問題における評価指標
Section04 実践:宿泊予約サイトのユーザーデータを活用しよう
Chapter 6 ディープラーニングで画像分類を行う
Section01 画像の商品カテゴリを推測して入力作業を自動化しよう
Section02 ディープラーニングの基本「ニューラルネットワーク」
Section03 画像認識のための「CNN」
Section04 実践:洋服の画像データを活用しよう
Chapter 7 教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化する
Section01 ユーザーセグメントを精緻化して施策を出し分けしよう
Section02 教師なし学習の概要
Section03 教師なし学習の基本手法「k-means法」
Section04 クラスタリング結果の解釈
Section05 実践:EC サイトの購入履歴データを活用しよう
Chapter 8 レコメンデーションの仕組みと実装
Section01 おすすめ商品をレコメンドして購入回数を向上させよう
Section02 レコメンデーションエンジンの概要
Section03 ユーザーの嗜好を考慮する「協調フィルタリング」
Section04 コンテンツの内容を考慮する「コンテンツマッチング」
Section05 実践:ユーザー評価データを活用しよう
Chapter 9 数理最適化で利益の最大化を図る
Section01 商品単価を最適化して利益を最大化しよう
Section02 最適化の概要
Section03 2つの最適化①「連続最適化」
Section04 2つの最適化②「組み合わせ最適化」
Section05 実践:小売店舗の商品データを活用しよう続きを読む投稿日:2022.05.18
☆信州大学附属図書館の所蔵はこちらです☆
https://www-lib.shinshu-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BC13355878
電子ブックはこちらで…す
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000123169
(※ACSUにログインすることで、学外からも利用できます)続きを読む投稿日:2023.11.02
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