■□　人気講義が書籍になって登場！　□■ 電気通信大学におけるデータサイエンスの人気講義が書籍になりました。 Pythonプログラムで日々のお買い物行動データ（マーケティングデータ）を探索的・仮説検証的に解析したり、機械学習モデルを構築したりしながら、ビジネスにおけるデータサイエンスのプロセスを学んでいきます。 プロセス全体をRPG（ロールプレイングゲーム）になぞらえ、親しみやすく、かつ分かりやすく解説します。 演習問題や章末問題も充実。インプットとアウトプットのサイクルを回してデータサイエンスの"実践力"を身に付けよう！ ーーー 新進気鋭のビジネスデータサイエンティストがPythonで奏でる門外不出のプロの分析力を手に入れろ！ データで優位なマーケティングを展開する方法論と具体的手順を大公開 ーーー ▽本書の特長 ・実際のビジネスで使われているデータを使う ・実際のビジネスに携わっている者が執筆する ・実際の講義や発表資料をもとにライブ感を大切にする ・大学の授業や企業の勉強会で活用できるよう学びの要素も取り入れる ▽本書の対象読者 ・ビジネスに通じるデータサイエンス力を身に付けたい方 ・マーケティングデータの分析に関心がある方 ・消費財メーカーや小売企業などにおいて業務をされている方 ▽本書で学べること ・ビジネスにおけるデータサイエンスの進め方 ・ショッパーマーケティングの課題と対策 ・探索的データ解析の技法とプロセス ・仮説検証型データ分析の技法とプロセス ・データサイエンスに関するプレゼンや資料作成のコツ ・機械学習モデル構築とその評価の方法 ・Kaggleコンペへの投稿にもチャンレンジ ▽本書の目次 第1章 全体像と学習の進め方 第2章 ショッパーマーケティングの課題 第3章 ショッパー行動解析データ概論 第4章 探索的データ解析(I) 第5章 探索的データ解析(II) 第6章 仮説検証型データ分析 第7章 報告資料の作成とプレゼン(I) 第8章 モデル構築の準備 第9章 精度評価の手法 第10章 決定木 第11章 ロジスティック回帰 第12章 アンサンブル 第13章 報告資料の作成とプレゼン(II) 第14章 システム化・回帰・クラスタリング 第15章 全体のふりかえりと今後にむけて ▽コラム ・来客数＝レシート発行枚数？ ・データサイエンスは文理融合 ・「外れ値」「欠損値」の扱いこそビジネス知識が問われる ・人は売場に来てから4秒で商品を決める？ ・商品発注量の決定は「匠の技」？ ・精度向上がビジネスの目標？ ・ドドリアに学ぶ認知的不協和 …他多数