【感想】できるポケット+ ビッグデータ入門 分析から価値を引き出すデータサイエンスの時代へ

小林孝嗣, できるシリーズ編集部 / できるポケット+シリーズ
(5件のレビュー)

総合評価:

平均 3.7
1
0
2
0
0
  • ビッグデータとはなにか を知りたい人にお勧め

    会社で「ビッグデータとは何か、それを取り巻く技術基盤やビジネス環境、人のスキルとは」と聞かれたときに、
    この書籍の内容を押さえておけば、納得してもらえるような受け答えができます。

    この本では一通りの解説がわかりやすく書いてあります。

    薄めの本で文字数も少なめなので、通勤電車ですいすい読み進められます
    続きを読む

    投稿日:2014.05.02

ブクログレビュー

"powered by"

  • aya00226

    aya00226

    ビッグデータ時代は量が質を凌駕する。交差検定が可能になる。

    データ処理が大半。その後に数理モデリングを行う。

    アソシエーション分析。商品の相関性の強さが基となっている。

    妊娠予測モデルで売上を伸ばしたtarget続きを読む

    投稿日:2016.05.10

  • kunoichi

    kunoichi

    最近「ビッグデータ」という言葉をよく聞くものの、
    実際のところ、あまりよくわかってない。
    でもこれからしばらくビッグデータ関連で
    ビジネスの世界が大きく変わっていくような気配。

    とりあえず

     「ビッグデータ」って何?
     どんなサービスがあるの?
     どんな技術を使っているの?

    それだけでもサラッと知りたい方にお勧めの本。
    続きを読む

    投稿日:2014.04.24

  • amano225

    amano225

    はたして『ビッグデータ』はただのバズワードかどうか。名前はよく聞くけど、実はよく分かってなかったというのがこの本を読んで分かった。ただの大量のデータのことではないらしい。Volume(量),Variety(多様性),Velocity(速度・頻度),Veracity(正確性・真実性)の4Vがビッグデータの特徴なんだとか(Veracityはあてはまらない時もあるようだけど)。
    ビッグデータを扱うのには、技術や科学的なアプローチだけではなく、芸術的な目利きが必要なんだとか。芸術的な目利きがない自分には扱うのが難しいのかも・・・。
    ビッグデータは自社でもってなくても、他社から購入できるらしく、JR東日本やNTTドコモなどが独自に収集したデータを販売しているよう。そうか。他社が集めたデータを用いて分析するという方法もあるのか。
    最近ちょっと気になるオープンデータについても書かれてあった。うまく使えば面白そうなウェブサービスが作れるような気もするのだけれども、アイデアがない。自分のすむ自治体でも、オープンデータを公開したり、アイデアソンなんてイベントをやったりしないだろうか。
    最後のほうに書いてあった海外での事例も面白かった。Knewtonはどっかの日本の企業が真似しそうな気がする。
    続きを読む

    投稿日:2014.03.24

  • かず

    かず

    ビッグデータの入門書。
    ビッグデータとは?といった基本的なことから、
    最新動向まで事例を織り交ぜながら説明しています。

    入門書としては良かったと思います。
    記載量も少ないので、最初から最後まで読んでもいいかと。
    これまで理解していることの復習にもなりますし。

    【勉強になったこと】
    ・ビッグデータの4V
     Volume:データ量
     Variety:多様性
     Velocity:速度、頻度
     Veracity:正確性

    ・ビッグデータ活用の三要素
     分析力、技術力、目利き
     上記に加えて業務知識が必須。

    ・ビッグデータ解析の大まかな手順
     課題を発見・定義する
     データに隠された心理・行動パターンを理解する
    (そもそもどのようにして、そのデータが生まれたか?)
     データを処理する
     データ特性(相関等)を理解する
     理解した特性を基に仮説を立て、分析を繰り返す
     分析した結果に対して考察する
     考察をまとめ、関係各所に説明・説得する

    ・データサイエンスは一人では実現不可能。
     以下のスキルを持ったメンバーを集めて、
     チームで実現すること。
     コンサルタント、ストラテジスト、アナリスト、
     データマイニングエンジニア

    ・ビッグデータの前にスモールデータで検証すること。
     そもそもスモールで成果が出ないのに、ビッグで成果が
     出るわけがない。
     バズワードに踊らされて、いきなりビッグデータから
     扱うのは時期尚早。

    ・2014年の日本におけるトレンド
     妥当性と適応性のあるサービスの実現
     データサイエンティスト人材育成環境の整備
     ⇒人材育成環境の整備は進んで欲しいです。
    続きを読む

    投稿日:2014.02.11

クーポンコード登録

登録

Reader Storeをご利用のお客様へ

ご利用ありがとうございます!

エラー(エラーコード: )

本棚に以下の作品が追加されました

追加された作品は本棚から読むことが出来ます

本棚を開くには、画面右上にある「本棚」ボタンをクリック

スマートフォンの場合

パソコンの場合

このレビューを不適切なレビューとして報告します。よろしいですか?

ご協力ありがとうございました
参考にさせていただきます。

レビューを削除してもよろしいですか?
削除すると元に戻すことはできません。