ExcelVBAでIEを思いのままに操作できるプログラミング術

ExcelのVBAを使ってIEを操る本です。VBAがあまりわからなくても、初歩から解説してあるので、VBA初心者でも大丈夫だと思います。この本では、TSUTAYAのオンラインでレンタル作品の在庫を店舗ごとに検索できたり、食べログの検索結果一覧を集めることができたりします。VBAでやらなくてもといわれちゃいそうですが、VBAを普段使っている人にも面白いと思いますので、おすすめです。

Excelで学ぶデータマイニング入門

エクセルを使ってデータマイニングを学ぶことができる本です。マイニングとは鉱山から宝の原石を掘り出すことを意味します。この本では、中古車の価格の予測、最適化計画法、アンケートデータの解析、コンジョイント分析、最適ポートフォリオの求め方などなど、面白い例がたくさん取り上げられています。RやらPythonやらいろいろなプログラミングを使ったデータ分析の本がありますが、これらがちょっと難しいという人には、まずはこういった本などを使って、エクセルからはじめることをおすすめします。

最近の状況について

もう一つブログを作っていたのですがやめにして、いろいろと面倒なのでやはりこっちで統一することにしました。。

昨年に金融業界からマーケティング業界に転職をしまして、プロジェクトに５つや６つ同時に入るという刺激的な仕事生活を送っています（もちろん、仕事の忙しさに波はあります）。今の仕事は色んな業界のことを知ることができますし、いろんなツールやシステムを使う機会もたくさんありますので、あきはこないと思います。その分、勉強することは多いので大変ですが、休みの日も色んな専門書を読んだりして、以前の会社生活とはだいぶ異なっていますね。。

鈴木敏文の統計心理学 データサイエンティストを超える仕事術

セブン&アイのトップ鈴木敏文さんのインタビュー本です。統計という名前がついていますが、統計的な専門用語は全くでてきません。データに対する見方とか扱い方に関する姿勢は見習うべき点は多いと思います。当たり前ですが、ただデータをみて漠然と分析するのではなく、あらかじめ仮説を持って、それを検証するためにデータ分析をする。仮説が正しくなかったときは、どこに原因があるのか追求する。また、この本では人間の購買行動心理についての重要性を述べています。

データ分析というと大学で使うような統計解析学とか数値解析、最新のIT技術を駆使するとか思い浮かべる人もいますが、ビジネスではそれらの数式やアルゴリズム自体が重要なのではありません。もちろん、それらを使ってよい次の経営戦略（利益をあげる、コストを下げる等）につなげられるならば、それはとても意味があります。この本ではそういった点については全く触れられていない（むしろ、サブタイトルが「データサイエンティストを超える仕事術 となっている）ので、「難しい数学をゴリゴリ使いたい！」という人たちには面白くないかもしれません。

しかし、ビジネスの現場では難しい数学（？）を使えるだけの人よりは、データから意味のある数字を読み取り、次のビジネスにつなげることができる人のほうが重要視されます。それが出来た上で、大学や大学院で学ぶ数学（数理モデル）を使う場面を適切に選び、使える（IT開発や環境設定も含めて）人は最強ですね。そんな人はどこからもひっぱりだこだから、非常に貴重な人材として扱われるでしょう。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

2012年アメリカの大統領選挙の結果を完璧に当てたことで有名なネイト・シルバーの本です。解説は『統計学が最強の学問である』の著者西内啓さんです。この本では、予測に関する事例（ポーカー、天気予報、地震、経済、テロなど）を色々と紹介しています。何がシグナルで何がノイズなのか、両者を見分けることの困難さと、その面白さを書いた本です。また、必ずしも予測が絶対的なものではなく、あくまで「確率」で考え、予測が当たったとしても謙虚になる姿勢を忘れないことが大事だと述べています。分厚い本ではありますが、データ分析に関して興味がある方には是非オススメしたいと思います。

ちなみに、日本でもカジノができるだろうということで、私としてはよい話だと思いますし、宝くじを買わない私もカジノは行くと思います（笑）。他のギャンブルに比べれば、なんとなくクールなイメージがありますよね。

ウォール街の物理学者

クオンツに関する本（ザ・クオンツ、物理学者ウォール街を往く、金融工学者フィッシャーブラック、など）を何冊か読んでいたので、そういった書籍と内容がかぶっている箇所もありましたが、面白く読むことができました。クオンツとか金融業界に興味がある人にはオススメです。

『天文学や流体力学の世界では、すぐに答えがでるような問題はほとんどない。まずデータを調べ、それをもとにシンプルな前提を立ててシンプルなモデルをつくってみる。でもこれはまだ最初のステップにすぎない。次に念入りに検証を重ねて、シンプルな前提が崩れるケースをみつけだす。そしてデータを詳しく分析しながら、前提の欠陥がモデルの予測精度にどのような影響を与えるのかを探っていく。』（本文より）

データサイエンス超入門

データサイエンスについて幅広く紹介している本で、データ分析（統計がどのように役立っているか、等）について学びたいという方たちにおススメです。おそらくデータサイエンティストやアナリティクスに興味がある方たちは、著者の工藤さんをご存知の方たちも多いと思います。

データ分析はビジネスのためにあるので、ビジネスでいかすことの重要性について言及されているのはもちろんです。しかし、数学的な話が一切でてこないというわけではなく、統計学の基礎で学ぶような項目は説明されていますし、ベイズ統計やモンテカルロ法、マルコフ連鎖などについても初心者向けに解説されています。ビジネスの話もされて、かつ、きちんと数学的な話もしている本は、個人的には好きです。（ただ、前半はアクセンチュアの商品の紹介（宣伝？）が多いです。。）

もちろん、超入門とつく名の通り、データ分析に関して全体像を示した入門書ですので、個別にもっと知りたい方は別途専門書等を読む必要があります。この本を読んだだけでは、統計も使いこなせるようにはなりませんし、データ分析に関するツールも名前は知っているというレベルに留まると思います。

ただ、データサイエンスについての入門としては、とてもよい本だと思いますので、一読をお勧めいたします。

数字を追うな 統計を読め

統計というと、「正規分布とか検定とか、よくわからない概念が出てきて難しい」という印象をもたれがちですが、本書はそういった概念を解説する統計の専門書ではありません。数学の公式を扱うようなテクニカルな本ではなく、統計の歴史やその作成の背景などについて書いてあります。また、日ごろ目にする「数字」についても、単に表面的なとらえ方をするのではなく、その数字が有効となる前提などをしっかりと把握する重要性を述べています。

数学的なものを求めている人にとってはものたりないかもしれませんが、統計がどのようにして生まれたのか等その辺に興味を持たれている方にとっては面白い本ではないかと思います。

会社を変える分析の力

データ分析やデータサイエンティストに興味がある方なら、大阪ガスの河本さんは知っている方も多いと思います。

この本では、データ分析にまつわる誤解（データ分析には数学力が必須である、等）を解き、本当に必要な分析力とは何かということが記述してあります。

○分析者九ヶ条
・ビジネスの現場に出よう、ビジネス担当者とコミュニケーションしよう
・整理整頓を心がけよう
・なぜ？なぜ？なぜ？
・データをビジュアル化しよう
・他人のデータを疑おう
・Simple is better
・ざっくり計算
・文章を書こう
・うまくいかなければ、目的に立ち戻ろう

データ分析を単なる数字のお遊びではなく、経営の数字につなげ、現実社会へ活かしていきたいという方にはおススメの本です。

分析力を武器とする企業

データ分析に関する書籍として有名な本なので、知っている方も多いと思います。この本では、分析力を武器として成長している企業の例や、その分析力を支える人材や技術などについて触れています。ただ、「分析が大事」ということは何度も記述されているのですが、具体的で詳細な手法などについては書いてありません。データ分析に関する専門書というよりは、データ分析に関する一般的な書だと思います。難しい統計の知識等は必要ありません。

ちなみに、データマイニングなどでよく紹介される例として「おむつとビールの話」がありますが、これは都市伝説だったということをこの本で知りました。ただ、だからといってデータ分析が役に立たないというわけではなく、統計分析のスキルを備え、分析を実行し、それらの結果をベースに行動できる人材が重要だと述べています。

こういったデータ分析系の仕事をやっている方たちはお分かりだと思うのですが、データ分析した結果を経営判断の意思決定に使ったり収益に結び付けることができなかれば、単なる数字のお遊びになってしまうでしょう。

SPSSでやさしく学ぶアンケート処理

SPSSというIBMのソフトウェアで、アンケート処理の手法について学ぶことができます。これを個人で買うとなるとなかなか高額ですが、学校や会社で使えるという方はぜひ使ってみてください。