※本書は，竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編『データサイエンス入門第3版(データサイエンス大系)』を，人文社会系大学の基礎教育科目向けにカスタマイズした教科書です． 本書は，データ活用が求められる現代において，データサイエンスのリテラシーを身につけるための入門書です．特に，文系学生やデータ分析の経験がない社会人にも理解しやすいよう，数式を極力抑え，図表やグラフを多用した丁寧な解説を心がけています． 本書は，データ分析の専門家を目指すためのものではなく，「データサイエンスに関わる用語を知らない」という状況を減らし，データを適切に活用できる力を養うことを目的としています．そのため，前半ではデータサイエンスの基礎知識を学び，後半ではExcelを用いた実践的なデータ分析方法を習得できる構成となっています．また，公共分野や企業経営，健康・スポーツといった分野での応用事例を紹介し，データサイエンスが実社会でどのように活用されているのかを具体的に学ぶことができます． 第2版では，初版の発刊からの2年間で大きく変化・進化したデータサイエンスを取り巻く環境を踏まえ，「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」の改訂に対応するとともに，応用事例の情報を更新・加筆しました． 《本書の主な内容》 ・データサイエンスの社会的役割 ・統計学の基礎知識 ・データサイエンスの手法紹介 ・インターネット上のデータ取得とExcelを用いたデータ分析の初歩 ・公共・企業・健康・スポーツ分野におけるデータ活用事例 〈目次〉 第1章　現代社会におけるデータサイエンス 　データサイエンスの役割／データサイエンスと情報倫理／データ分析のためのデータの取得と管理 第2章　データ分析の基礎 　ヒストグラム・箱ひげ図・平均値と分散／散布図と相関係数／回帰直線／データ分析で注意すべき点 第3章　データサイエンスの手法 　クロス集計／回帰分析／ベイズ推論／アソシエーション分析／クラスタリング／決定木／ニューラルネットワーク／機械学習とAI (人工知能) 第4章　Excelによるデータ分析 　基本統計量とヒストグラム・箱ひげ図／散布図と相関係数・回帰直線／Excelやオープンデータ公開方法の変化 第5章　データサイエンス教育と社会への応用事例 　国家戦略／公共分野／企業経営分野／健康分野／スポーツ分野 第6章　より進んだ学習のために