はじめに
「データ分析を極めたい！」「データサイエンティストとして力をつけたい！」と思った方、本でいろいろと勉強したいと思った方、こちらの本はかなりオススメです！
以下では、「データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅」に興味がある方に向けて、誰もが気になる「対象読者は誰？」「どんな内容なの？」ということに対して、的確に答えています。
購入の参考になれば幸いです。
総評
・対象読者はデータ分析初級者向けです。
・データ分析を実務で扱うための本格的な統計学の知識が書かれている。
・数学的な説明をできるだけ減らし、図が多用してあるので、過去に統計学の書籍で学ぶことをあきらめた文系でも理解可能
・統計学の基礎である標本、ヒストグラム、統計量（平均値、中央値、最頻値、標準偏差など）、確率、正規分布等についてわかりやすく解説
・仮説検定、統計モデリング、因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで現代データ分析に必須である統計学のモデルを幅広く学ぶことができる
・索引も大量にあるので、検索性もある。
本書の使い方
実際にビジネスでデータを分析すると、施策に移る前の段階で、その分析結果が真に正しいものか気になると思います。
その時に、登場するのが統計学です！
データを集める、整理する、傾向をつかむ、それをまとめる、それぞれの場面で、本書に書かれている統計学の知識を用いましょう。
そのひと手間を加えるだけで、ビジネスの施策結果を成功に導くことができる可能性が確実に増えます。
本書籍はシリーズ書籍です！ そのシリーズを読む順番としては、①まず本書でデータとは何かという本質を捉える、②そして、そのデータを扱う基本として統計学を学ぶ、③基礎を学んだ後、モデルを学ぶがオススメです。
以下は、シリーズでオススメの購読の順番に並べさせていただきました。まだ、シリーズを購入されていない方は、是非こちらからどうぞ。
①データとは何かという本質を捉える
②データを扱う基本として統計学を学ぶ
③モデルを学ぶ
データ分析の書籍の人気シリーズの書評は、以下のブログ記事をご覧ください。
>>【書評】分析者のためのデータ解釈学入門ーデータの本質をとらえる技術
>>【書評】データ分析のための数理モデル入門ー本質をとらえた分析のために
>>【書評】本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
