データアナリティクスとしてどのようにデータ分析するのかを広く浅く書いてあります。 データ分析の手法と技術的な記載の中間地点なものかなと思います。

PoCで終わらない！ AI・データサイエンス本格導入のための基礎知識やポイントを徹底解説！ AIを導入してビジネスに活かすーー多くの日本企業が取り組んでいますが それがPoC（概念実証）レベルに終わってしまいがちで、 意思決定プロセスにまでAIが組み込まれることは稀です。 本書は、AIの「頭脳」に不可欠なデータサイエンスについて、 古典的統計解析から機械学習まで、ビジネス活用上のエッセンスを紹介します。 実際にPythonを用いたコーディングを通して分析実務を体験できます。 また、AI導入をPoCで終わらせないために企業が備えるべき視点や、 AIの本格導入までのステップ、チェックポイントを示した 「AIロードマップ」をもとに、AIのビジネス活用の要諦を解説します。 これからAI・データサイエンスの学習を始めたい方はもちろん、 AI活用を推進していかなければならない立場のビジネスパーソンまで、必読の一冊です。 第1章 課題定義・仮説立案 第2章 データ収集・加工・探索 第3章 分析モデルの構築1　古典的統計手法によるアプローチ 第4章 分析モデルの構築2　機械学習によるアプローチ 第5章 Pythonを用いた機械学習の実践 第6章 AI技術の利活用 第7章 ビジネス活用時にぶつかりやすい壁