出版書誌データベース

これがリアルなデータ分析だ！
君は「汚いデータ」を処理できるか？

データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」（ダーティデータ）です。本書は、データ分析の現場では①どんなデータに出会い、②どのような問題が生じ、③どう対応すればよいのかというノウハウを解説。

事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう！

練習するライブラリ
・Pandas
・Numpy
・Matplotlib
・scikit-learn
・Networkxs
・pulp
・ortoolpy
・opencv
・dlib
・MeCab

第1部 基礎編：データ加工
第1章　ウェブからの注文数を分析する10本ノック
第2章　小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック

第2部 実践編①：機械学習
第3章　顧客の全体像を把握する10本ノック
第4章　顧客の行動を予測する10本ノック
第5章　顧客の退会を予測する10本ノック

第3部 実践編②：最適化問題
第6章　物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック
第7章　ロジスティクスネットワークの最適設計を行う10本ノック
第8章　数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本ノック

第4部 発展編：画像処理/言語処理
第9章　潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック
第10章　アンケート分析を行うための自然言語処理10本ノック

著：下山　輝昌
日本電気株式会社（NEC）の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017 年に合同会社 アイキュベータを共同創業。人工知能、Internet of Things（IoT）、情報デザインの新しい方向性 や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる。共著『Tableau データ分析～入門から実践まで～』（秀和システム）。

著：松田　雄馬
博士（工学）。京都大学大学院にてニューラルネットワークの基礎研究に着手した後、日本電気株式会社（NEC）中央研究所に入所。確率論を用いた無線通信信号処理の最適化に関する研究に着手した後、次世代脳型コンピュータに関するプロジェクトを立ち上げ、画像認識を中心とした航空宇宙防衛事業を含む多数分野の事業化に携わる。2015年、東北大学大学院にて博士号を取得し、2017年、合同会社アイキュベータを共同創業。著書『人工知能の哲学』（東海大学出版部）、『人工知能はなぜ椅子に座れないのか』（新潮社）。

著：三木　孝行
銀行系、鉄道系の業務基幹システム開発を、要件定義から設計、開発、リリースまで幅広く経験。業務基幹システムでは必ずといっていいほどデータベースを用いるため、特にRDB/SQLについて知識を習得している。
それらの経験を活かし、データ分析やデータ加工を含めたシステム開発全般におけるコンサルタントとして幅広く案件に携わる。2017 年に合同会社 アイキュベータを共同創業。