サイト内検索

詳細検索

ヘルプ

セーフサーチについて

性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示を調整できる機能です。
ご利用当初は「セーフサーチ」が「ON」に設定されており、性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示が制限されています。
全ての作品を表示するためには「OFF」にしてご覧ください。
※セーフサーチを「OFF」にすると、アダルト認証ページで「はい」を選択した状態になります。
※セーフサーチを「OFF」から「ON」に戻すと、次ページの表示もしくはページ更新後に認証が入ります。

送料無料(~2/28)

1,000円以上の注文で3%OFFクーポン(0223)

hontoレビュー

予約購入について
  • 「予約購入する」をクリックすると予約が完了します。
  • ご予約いただいた商品は発売日にダウンロード可能となります。
  • ご購入金額は、発売日にお客様のクレジットカードにご請求されます。
  • 商品の発売日は変更となる可能性がございますので、予めご了承ください。

みんなのレビュー70件

みんなの評価4.2

評価内訳

70 件中 1 件~ 15 件を表示

電子書籍

ビッグデータと今までのデータはどう違う

2015/08/31 03:47

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:ほん太 - この投稿者のレビュー一覧を見る

というのが少しわかりました。
これにより今まで気付かなかった思いもよらない事実がこれからどんどん出てくる予感。

このレビューは役に立ちましたか? はい いいえ

報告する

紙の本

わかりやすい!

2015/02/12 13:49

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:カメダ - この投稿者のレビュー一覧を見る

副題は誇張であるが、これまでの社会調査の手法をビッグデータが覆しつつあることを明瞭に示している。

このレビューは役に立ちましたか? はい いいえ

報告する

2013/07/04 23:52

投稿元:ブクログ

随分フィーバーしている「ビッグデータ」。冷静に「ビッグデータ」という言葉を考え、理解してみたくて、購入。単一の企業で「ビッグデータ」を扱うビジネスしているのは、日本だけでも1000社に満たないのではないか、なんて思ってますが、どうだろうか。
ということで、読了。全部で300ページ程度あり、読みごたえは十分。
いろいろな解説・考察があり全体感を持つのに有効。
特に、ポジティブ・ネガティブの両面に触れている点は、客観的にとらえるのにプラス。ビッグデータに取り組む際のリスクやガバナンスについては、考慮が足りてなかったと感じた。
後半に登場してくるビッグデータ企業の分類は、今後多用されてくるような気がする。

2013/07/18 18:48

投稿元:ブクログ

mapreduce, hadoop
ビッグデータの3つの大変化
 限りなくすべてのデータを使う
 量さえあれば精度は重要でない
 因果から相関の世界へ(原因と結果をもとめる古い退出からの脱却)
 データの相関関係を見附、それに合わせて行動すること
culturomics 膨大な文献資料を材料に、語彙などの変化を定量分析し、文化の潮流や人類の営みを分析する学問

2013/09/20 01:08

投稿元:ブクログ

過不足なく、読みやすい内容。

南カリフォルニア大学のマーティン・ヒルバートによると、2007年には300エクサバイトのデータが記録されたという。これらを本来の目的とは異なる、二次利用をすることによって可能性は多いに広がる。
例えば、検索語のスペルミスはスペルチェッカーに流用されるし、インフルエンザの流行はグーグルの検索語45語の組み合わせを見ることでほぼリアルタイムに把握できる。妊娠すると三ヶ月目から無香料のローションを購入し始め、マグネシウムやカルシウム、亜鉛などのサプリを買うようになる。これら購買データから出産予定日も結構正確に分かるらしい。

著者によると、ビッグデータの扱いは3つの特徴があるという

1)ビッグデータは標本抽出ではない。全てを扱う。
統計学的には標本の結果は母集団の結果を正確に予測するが、無作為抽出というのは難しい。固定電話を使った聞き取り調査では携帯しかもっていないリベラルな層が外れたり。

2)正確性は重要だが過度にこだわる必要はない。量は質を凌駕する。

3)必ずしも因果関係を要求しない。相関関係が見つかるだけで十分な場合が多い。オレンジジュースとアスピリンで癌が治るのであれば、それでよい。理由は必要としない。
世の中を理解するうえでは、ある現象について中身のある有効な仮説がなくてもいいのだ。見込み違いが起こりやすい仮説主導型と違い、ビッグデータによる相関分析はデータ主導型だ。偏りも少ないし、精度も高い。

マイノリティレポートのように、犯罪の可能性などにより処罰される可能性、プライバシーの秘匿が難しい(名前を削除したデータも、いくつか組み合わせることでほぼ個人を特定できる)など、ビッグデータの問題点についても提起されている

2016/08/05 01:27

投稿元:ブクログ

16.07.31読了。ビッグデータとはなにか、ビッグデータがどのように世界を変えるかの本。大変興味深い。良書であった。

2013/10/10 00:46

投稿元:ブクログ

最近流行りのビッグデータについて。

中心的な話題は、ビッグデータは(数学的に)どのような手法で宝を見つけるかということよりも、どのようにビッグデータを使うかということ。
ビッグデータの具体的な例を交えて説明している。

本書を読んだ結果、ビッグデータという分野をあまり好きになれない。
理由は2つ。
1つは、どんなデータでも、ある程度数学の素養があれば、あるデータ間の相関関係は見つけることができるだろう。いわんや、ビッグデータと呼ばれる、巨大なデータの集合ならば・・・
が、これらの相関を見つけるのがビッグデータの本質なのだろう。
つまり、どんなデータでも都合よくデータを解析すれば、ある程度のアウトプットは見つけられるのです。
従って、そのアウトプットが正しいことを検証する必要があると思います。
そこで、2つめ。

ビッグデータで評価された結果(相関)については、因果関係を問わないという風潮なのだとか。
これは科学ではない。なぜならば、科学とは反証可能性を有する必要があるからである。
しかしながら、ビッグデータのアウトプットは、複雑すぎてどのような計算結果から因果関係が出てきたのか調べることができない(著しく困難)。さらに、できたとしてもこじつけでしかない。

例えば、アメリカではハリケーンが近づと、あるお菓子(ストロベリー味!)の売り上げが伸びるそうだ。
なるほど。ビジネスをする限りでは因果関係なんて必要ない。
全てはデータが語ってくれるのだから。

しかし、エンジニアとして考えを述べると理由が必要なのです。
全ての物事には因果関係があるのです(あるはずなのです)。
なぜ、特定のお菓子の、特定の味の売上が伸びるのだろうか。。。
この「なぜ」を突き詰めるのが面白いのですが、結果が使えれば全てよし。という姿勢。

話がそれたが、ストロベリー味のお菓子の売り上げが伸びるのはハリケーンが来るからなのか、そこに別の隠れたパラメータがあって、それがハリケーンと関係があり、結果として、お菓子が売れるという可能性もある。
が、反証できないし検証もできない。
再度いうが、ビジネスという純粋に利潤を追い求めるのであれば、それはそれで価値があると思うが、科学として興味の対象とはなりえないと思います。

2013/09/01 12:11

投稿元:ブクログ

※付箋箇所
バラバシの、集団外部に接点を持つ人が集団内の交友関係を盛り上げているという研究結果(p.53)
企業の無形固定資産にデータの価値をどう反映していくか(p.183)

とても参考になる内容だったが、最後に人間性に言及していくくだりがちょっと強引に感じた。

2013/06/23 17:59

投稿元:ブクログ

ビッグデータの特徴として「因果から相関の関係へ」、つまり、答えが分かれば理由は要らないという点を本書は掲げている。これは大事な視点。しかし、この2つの関係は対立軸ではない。相関関係がわかることで因果関係の解明につながる。そいの意味で統計学だけが重要ではない。デザイン思考が求められる。また、知恵や価値創造といった部分がより重要な要素を持つ世界になるだろう。非常に落ち着いた視点でビッグデータを分析した良書。ぜひご一読を。

2014/04/21 12:32

投稿元:ブクログ

個人の嗜好や、緊急性を要する医療・災害への対処に、因果を求めずとりあえず相関だけで判断するのは実用的だが、因果関係の探求を捨てて相関だけで良しとするのは違和感。

研究者にありがちだが、楽観的に過ぎる部分がある。
自分以外の皆が、自分と同様に聡明で危険性や限界をわかった上で技術を使うと思ってはいけない。

本書の中で因果関係の必要性やビッグデータの危険性についても言及されているが、相関で良しとした途端、ブラックボックスから吐き出された神託に思考放棄して唯々諾々と従うユーザの姿が見えてくる。
その姿は、ボタンを押して餌をもらうチンパンジーと変わらないのではないか。

与信スコアを相関だけから判断している現状は非常に怖い。
「大体そうである」というデータをもとに、もしかするととんでもない相関関係を根拠に「だからあなたには・・・できません」と断定されるのは屈辱以外の何者でもない

過去のデータを元に現在の判断に対して神託を下すのであれば全てが判例主義となってしまい、規格外の新しいものが生み出されない。
フォードの時代にビッグデータ調査を行ったら「もっと速い馬が欲しい」という結果となる、という例えを肝に銘じなければいけない。

2013/09/10 22:07

投稿元:ブクログ

「世界を変える」と言われているビッグデータ。
一体それは、何なのか。

ビッグデータにできること・できないこと、そしてその仕組みから(主にビジネスでの)活用法まで、さらには、そのリスクと正しく扱うためのルールも提案した、ビッグデータ入門編。

すべてが保存可能となり、データ化され、分析されていく未来。私たちは、個人として、人としての尊厳を守ることができるのでしょうか。
それとも、SF映画のような監視社会が待っているのでしょうか。

この先避けて通ることのできない「ビッグデータ」とのつきあい方を、どう捉えるべきか。私たちは、その有用性とリスクを充分に吟味する必要がある…そんなことを考えさせてくれる一冊です。

【今月のおすすめ/2013年8月】

2014/07/20 01:25

投稿元:ブクログ

実例が豊富なので読みやすい。データによる航空券の価格変動予測や、道路渋滞と失業率の相関、検索ワードによるインフルエンザの流行予測など、大量のデータを扱うことかできるようになった結果、気がつかなかった事実が見えるようになる。

1.全てのデータを扱うこと
2.大量のデータを扱う場合、データ精度は重要ではない
3.因果関係ではなく相関関係でみる

重要なのは分析技術ではなくデータを保有する立場になること、再利用方法を思いつくことが重要とのこと。

2014/01/31 17:11

投稿元:ブクログ

大変ためになる本。流れを整理すると、ビッグデータは情報分析のあり方を大きく変える。本書で取り上げられている視点が3つ
①全てのデータを取り扱う
②量があれば精度は気にしない
③因果関係よりは相関関係が重要

上記3つを各章で詳しく解説していくというスタイル。

また、全てのものがデータ化され、それこそが価値となる。企業にとってはデータが価値の源泉となり、その価値のバリューチェンにどのようにくい込むかが重要であり、そのタイプも変わってくる。データ型、スキル型、アイデア型である。7章で様々な企業の実例をみながら、今後の方向性を示唆している。

最後にビッグデータのマイナス面と課題。そしてそれをいかに解決するかということを述べて終わる。

非常に明解な流れととても訳書とは思えない分かりやすい日本語。通常の翻訳書はどうしても言い回しや表現方法に差異があり、どうしても違和感と読みづらい(すんなり頭に入ってこない)面があるのは仕方ないことなのですが、本書はそれが全くなく、非常に読みやすい。内容と翻訳、両面において秀逸である。大変おもしろく読ましていただきました。

2013/06/17 18:06

投稿元:ブクログ

すでに周回遅れになりつつある従来企業だが、さらに足を引っ張りそうなのが、因果から相関への頭の切り替えだな。原因に拘りすぎて、それを探ろうと足踏みする姿が目に浮かぶ。。。

2013/10/04 22:12

投稿元:ブクログ

ビッグデータとはどのようなものか。また、ビッグデータ活用による未来、ビッグデータに起因する闇について書かれている。

70 件中 1 件~ 15 件を表示