『データ分析のための統計学入門』が無料公開！役立つ関連書籍5選も紹介

近年、人工知能（AI）が私たちの生活に密接に関わるようになってきました。同時に、機械学習というキーワードを耳にする機会も増えています。そんな機械学習を学ぶために役立つ書籍が『データ分析のための統計学入門』です。この記事では『データ分析のための統計学入門』をわかりやすく紹介します。ぜひ一読して、自社に機械学習を活用する際の参考にしてみてください。

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『データ分析のための統計学入門』とは

『データ分析のための統計学入門』は、読んで字のごとく統計学の入門書でありながら同時にその知見をデータ分析に活用することを主眼に置く書籍です。データ分析を効果的に行うためには、分析ツールなどを導入するだけでなく、データ分析の基礎的な知識を持っておくことが大切です。本書は、そこで必要となる統計学の理解に向けた足掛かりになります。

気になる書籍の内容は？

『データ分析のための統計学入門』はアメリカのNPO「OpenIntro」が発行した書籍で、著者はCetinkaya-Rundel、David M Diez、Christopher D Barrの3名です。彼らはいずれもデータサイエンティストであり、主な内容はデータ分析の基礎的な考え方やその手法です。

日本語版PDFが無料公開

また、この本の日本語版が2021年3月にPDFで無料公開されたことをご存知でしょうか？以下のリンクから閲覧が可能です。今回無料配布されたのは『データ分析のための統計学入門』の原著第4版で、翻訳者は日本統計学会長を2013年6月〜2015年5月まで務めた国友直人氏、東京経済大学でデータサイエンスを研究する小暮厚之氏、吉田靖氏の3名です。

対象としている読者

『データ分析のための統計学入門』は、大学に入学して初めて統計学を学ぶ学生や、大学進学を検討している高校生、並びにデータ分析を活用したいビジネスパーソンがターゲットです。このことからわかるように、内容には比較的簡単かつ基礎的なものから実用的なものまで幅広く含まれています。

こんなことが学べる

主にこの本では、近年の社会課題を見据えた統計学学習の基礎や、データ分析の基礎を学ぶことができます。本の論点としては「統計学は実際に幅広く活用されている応用分野であること」、「関心のある実際のデータを使って学ぶためには、必ずしも数学への深い理解を必要としないこと」、「統計学は完全ではないが、統計学分析の強みと弱みを理解することでさまざまな世界を学ぶことに役立つこと」が挙げられています。

『データ分析のための統計学入門』のおすすめポイント

ここまでで、書籍の概要が掴めたでしょうか。そこでここからは、『データ分析のための統計学入門』のおすすめポイントを3つ紹介していきます。

必要な情報を幅広くカバー

本書の大きな特徴は、統計学を使ったデータ分析に必要な情報を幅広くカバーしていることです。実データをどう解釈し、推測するのかが丁寧に解説されており、確率や条件、信頼区間の根拠など、さまざまな統計学の基本知識から、データ分析の活用方法まで多くの知識を得られます。

実践的な例題・問題を収録

学んだ内容がより定着しやすいように、例題や確認問題が数多く収録されている点もおすすめです。データサイエンスや統計学に関する書籍はどうしても専門的な内容が多くなり、知識の提供に終始してしまうことがあります。しかし「データ分析のための統計学入門」は、実データとともに問題を解きながら理解できるため、より知識を身につけられるように工夫されています。

使用データのダウンロードが可能

本書で利用されたデータは日本統計協会のホームページに解説の掲載があり、将来的にはデータのダウンロードも可能になる予定です。数値データを実際にPC上で計算することで実践的な学習になり、より理解が深まるでしょう。

『データ分析のための統計学入門』の注意点

一方、『データ分析のための統計学入門』を参考に統計学を学び始める前に、理解しておきたい注意点があります。以下では、それらを2点紹介します。

回答が省略されている

一つ目は、豊富に用意された練習問題や章末練習問題も、回答の一部が省略されていることです。細かな部分でつまづいてしまった読者にとっては、答え合わせが難しい部分があります。しかし、そんな場合はOpenIntroのサイトのリンクから、無料の英語版pdfをダウンロードすることで回答を確認できます。

ややハードルが高い

『データ分析のための統計学入門』は基本的には理解しやすい内容が多く、記述も正確です。ただ、やはり翻訳された専門書ということもあり、随所に難解な部分があることも確かです。そのため、全くの初心者向けの書籍とは言い難いところがあります。統計学を全く学んだことがない方や、学術書の文体に馴染みのない方は、より平易な入門書を手に取ってみましょう。

データ分析のおすすめ書籍5選

データ活用は分野を問わず、多くの企業にとって価値がある技術です。しかし、実際にデータ活用をする際にはどうすればいいのでしょうか。以下では『データ分析のための統計学入門』以外にも、統計学やデータ分析の学習に役立つおすすめ書籍を5冊紹介します。

『Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで』

本書はあまり理論の解説はせず、代表的な統計・機械学習手法の実行を重視しています。そのため、理論的なことはさておき、まずは手を動かして理解したい方には最適です。また、SEやPG系の方がデータ分析や機械学習に着手する際におすすめできる入門書の一つでもあります。

『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』

この本は、数あるPython機械学習の入門書でも初期に発売され、現在も多くの読者に高評価を受けています。Pythonを用いた機械学習は大変メジャーなため、類書は数多く出版されていますが、本書はすでに3版目が刷られるなどアップデートされているため、内容に古さは感じさせません。

『完全独習 ベイズ統計学入門』

ベイズ統計学の概要を把握するためには非常に有用な本です。統計学やデータ分析の中でも、特にベイズ統計学に関心がある方が一番最初に手にとっても簡単に理解できる内容で初心者にもおすすめできます。

『道具としてのベイズ統計学』

先に紹介した『完全独習 ベイズ統計学入門』の次のステップとして取り入れることもできるレベルの書籍です。具体例が多く掲載されているため、実際に手を動かしてベイズ推定やMCMCなどの計算を実践できます。まずは包括的な知識を持ち、そこから計算することで効率的に理解を深められます。

『実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』

ベイズ統計は欠測値が多いデータに有効とされているため、ビッグデータ技術が普及するほどにその評価を高めています。この書籍では、そんなベイズ統計を簡潔に解説するとともに、実践的なコードを学ぶこともできます。Pythonのコードはありませんが、RやStanなどに馴染みがない学習者も簡単に理解できるレベルの入門書です。

データ分析はさまざまな業界を支えている

AI技術は農業や水産といった第1次産業から、サービス業といった第3次産業までさまざまな領域にわたって導入事例があります。ここでは、各領域にどのような形で導入されているのかについて解説していきます。

小売業：マーケティング

広告の費用対効果は、広告する商品と掲載場所の相性や、広告内容などに大きく影響されます。限られた予算で広告効果を最大化させることは、企業内のマーケティング担当者の判断力に依存します。そこで、AIを活用し広告へのレスポンスなどの予測を行うことで、適材適所の広告が実現でき、広告効果の最大化が期待できます。

製造業：予実管理

予実管理とは、あらかじめ設定した業績の予測と実際の業績を比べて原因を分析し、改善につなげるプロセスです。誤った売上予測は経営面に直接的なダメージを与えます。そのため、できる限り誤差を生まないよう、慎重に売上予測をしていく必要があります。そこで近年注目を集めているのが、AIを活用した売上予測です。人間の経験を頼りにしている部分が多く残る売上予測をAIに置き換えることで、より精度が高まります。

医療：病気の早期発見

理化学研究所と国立がん研究センターの共同チームは、AI画像認識による高精度での早期胃がんの検出に成功しています。早期の胃がんは形状が多様であり、専門家でも認識が難しい現状がありました。ところが、ディープラーニングを活用した画像認識技術を用いることで、陽性的中率93.4%、陰性的中率83.6%の高精度の検出法を確立しました。

ビジネスでのデータ分析をサポートするTRYETINGの「UMWELT」

AIを活用した正確なデータ分析をしたい企業には、TRYETINGのUMWELTがおすすめです。圧倒的な速さ・低コスト・内製化体制を強みに、需要予測・在庫管理といったデータ分析・活用をAIでサポートします。また、すでに実績のあるAIエンジンを用いるため、高い導入効果が見込めます。

まとめ

本記事では『データ分析のための統計学入門』を分かりやすく紹介するとともに、関連する他のおすすめの書籍も紹介してきました。ビックデータ分析に基づくマーケティングが普及している昨今、自社でいかにデータ分析を活用していくかが重要な懸案事項です。しかし社内にデータ分析のノウハウや、その分野に精通した従業員がいないことも少なくありません。データ分析の第一歩として、まずはTRYETINGのUMWELTを導入してみてはいかがでしょうか。UMWELTは低コストかつ短期間で、社内にAIを導入可能です。ぜひ一度、UMWELTのサービスページをご一読ください。

参照文献

データ分析のための統計学入門（原著第4版）｜Cetinkaya-Rundel、David M Diez、Christopher D Barr（2021）
http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf

Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで｜金明哲、森川出版（2017）

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践｜Sebastian Raschka・Vahid Mirjalili、インプレス（2020）

完全独習 ベイズ統計学入門｜小島寛之、ダイアモンド（2015）

道具としてのベイズ統計学｜涌井良幸、日本実業出版（2006）

実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門｜馬場真哉、講談社サイエンティフィク（2019）

AIで早期胃がん領域の高精度検出に成功｜理研（2018）
https://www.riken.jp/press/2018/20180721_2/index.html

教育における構成主義は、子供たちがある対象について、彼ら自身による（それぞれ違った）理解を組み立てるようなかたちで教育すべきである、あるいは子供たちの中に既に存在している概念を前提に授業を組み立てる必要がある、という学習・教授理論を指す。ここでの教師の役目は、子供がある対象範囲における事実や考えを見つけるのを手助けすることである。

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