저자소개
일본 교토대학 문학부 철학과에서 심리학을 전공했고, 도쿄대학대학원 학제정보학부 박사 과정을 단위 취득 퇴학했다. 일본의 통신·전자기기 종합회사인 NEC에서 사내 SE 교육을 담당하다 작가로 독립하여 소프트웨어의 기본부터 프로그래밍, 인지과학, 데이터과학까지 폭넓게 집필하고 있다. 현재는 로그 인터내셔널 대표 이사이며 아오야마학원대학, 오차노미즈여자대학, 도쿄대학 강사로 활동 중이다.
목차
<B>제1장 데이터 분석에는 확실한 규칙이 있다: 분석 목적·데이터 형식</b></br></br>1-1 목적의 명확하가 데이터 분석을 성공으로 이끈다</br>1-2 분석 목적에 맞는 데이터의 분석 방법을 알아보자</br>1-3 수집한 데이터를 적절한 형식으로 입력하자</br></br><b>제2장 데이터 분석은 시각화부터 시작하자: 도수분포표·히스토그램</b></br></br>2-1 데이터를 구분하면 전체 이미지가 보인다 - 도수분포표 작성</br>2-2 전체 이미지를 시각화하여 특징을 잡자 - 히스토그램 작성</br></br><b>제3장 라이벌과의 차이는 수치로 나타내자: 평균값·중앙값·표준편차·분산</b></br></br>3-1 대푯값을 사용해 집단의 특징을 수치로 나타내자</br>3-2 그래프화에 의한 시각화의 함정</br>3-3 분포 형태를 통해 집단의 성질을 파악하자</br>3-4 분포의 흩어진 정도를 수치로 나타내 보자</br></br><b>제4장 레벨업의 출발점은 자신의 위치를 아는 것부터: 순위·편차치·ABC 분석</b></br></br>4-1 평균과 표준편차로 평가 기준을 확인하자</br>4-2 순위나 범위를 구해 목표 설정에 도움을 얻자</br>4-3 전체에서 차지하는 비율을 바탕으로 타깃을 잡자</br></br><b>제5장 관계에서 문제 해결의 실마리를 얻다: 상관관계·회귀분석·중회귀분석</b></br></br>5-1 관계의 강도를 시각화하거나 수치화하자</br>5-2 회귀분석으로 예측해보자</br>5-3 중회귀분석으로 예측해보자</br></br><b>제6장 트렌드나 계절 변화로 미래를 예측한다: 시계열 분석</b></br></br>6-1 트렌드와 계절 변동을 발견해 매출 예측에 도움을 얻자</br></br><b>제7장 수치의 차이가 정말 의미있는지 확인한다: 평균값 차이 검정·분산 차이 검정</b></br></br>7-1 상품 평가에 차이가 있는지를 검정하자</br>7-2 모집단이 정규분포하지 않는 경우 평균값 차이의 검정은</br>7-3 상품 평가의 흩어진 정도에 차이가 있는지를 검정하자</br></br><b>제8장 예측에 도움이 되는 것은 어떤 요인인가 판별한다: 독립성 검정·상관 검정·중회귀분석 검정</b></br></br>8-1 성별에 따라 인터넷 광고의 영향력이 다른지를 알아보자</br>8-2 부동산의 넓이와 집세에 상관관계가 있는지 검정하자</br>8-3 부동산 정보로 집세를 설명할 수 있는지 검정하자</br>
