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みんなのレビュー4件

みんなの評価3.7

評価内訳

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4 件中 1 件~ 4 件を表示

2016/07/24 09:31

投稿元:ブクログ

やっぱり、訳本より原著の方が読みやすいな。
長ったらしい感じでわかりにくい。読み物ではなく、必要に応じて参考にする使い方が良いと思う。

ということで、一部さらっと読んで、挫折。

2016/07/03 14:57

投稿元:ブクログ

この本には、巨大なデータマイニングジョブをHadoopクラスタ上で稼働させる最良の方法についての説明はありませんし、Hadoopが何かという説明や、Hadoopについて学ぶ必要性についての説明もありません。この本ではデータサイエンスの一般原則に焦点を当てます。10年経過すれば、現在流行の技術は移り変わっているか、現在の議論が時代遅れになるくらい進化しているでしょう。一方、基本原則は20年経過しても同じままであり、数十年経過してもあまり変わりません。

2014/12/21 21:55

投稿元:ブクログ

以下、気になったところ


・データサイエンスを知らなければ、有用な意見を吸い上げられない。もしくは、有用な手法をそもそも思い浮かばない。これに限らず、勉強一般に言えることだが。

・もしデータサイエンスがとても有用なものであるとすれば、ここに極限まで投資している競合には勝てない。これも、一般論だが。じゃあどれくらい投資すれば良いんだよって、凄い難しい課題だが。。。

・統計×ビジネスは相性が悪い(これまでは)。なぜならば、1データが集まらない2データを計算する手法がないからだ。だが2はだいぶ改善された。コンピュータの発達で、手計算はなくなった。よって、1さえやれば良い発見が出てくるかもしれない。ここではメインは2の方法を説明しつつ、1の必要性も書いてる。データさえあれば、Rのコマンド一発で見込みが予想できるわけだ。

・ビジネスも統計もちょっとだけわかる。そんな自分が、これまで習ったりした学術的な統計のどの方法が、ビジネスに使えるのか、そのマッチングができたのが大きかった。回帰、推定、期待値、類似、共起、クラスタリング、検定(=リフト)などである。


・例えば、ベイズ推定とかは参考になった。あるセミナーをやったとして、セミナーに来て、しかも受注する確率、まで、過去データから推定できる。データの総数にもよるけど。この確率の正しさ、まで出せる。だから、データを集めよう記録していこう、という話なのだが。。。実営業部隊より、プロモーション部隊が気にするべき内容ではある。期待値も出せる。

・クラウドだったら、バスケット分析とか、顧客利用用途or顧客業種×使われるサービスも出せるかもしれない。ECとWAFは一般よりも1.5倍とかさ。だったら、ECにはWAFを勧めるべき、となる。ISPやクラウドにはネタがたくさんありそうだな。ISPでは当然のジャンルなのだろうけれども。クラウドにも展開できそうだなあ。

・ネットフリックスのレコメデーションモデルを作るための社内コンテストとかすげーーーアイデアだな!データサイエンスを促進させる企業文化を作る試みだからだ。確かにこれを用意しておけば、従業員は最強のモデルを作り出す。凄いのは、その最強のモデルに価値があるはずだと見抜いており、しかも、最強のモデルが出てきそうな仕組みにまで落とし込んだ上層部である。

・オーバーフィットという概念は初めて知った。勉強になった。

・有益な属性(=影響の大きい変数)を洗い出す手法は初めて知った。勉強になった。

・じゃあ、競争優位を導くために何のデータを集めるか、がとても重要だ。で、これには、データサイエンスの専門家がいないと、そもそも設計できんのだ。独自のデータであり、しかも、ビジネスモデルにマッチしている必要がある。

・わかった。俺、ここをやりたい(学業でもやってきた)から、マーケ部のプロモーション部隊に行きたいんだわ

・例えば、俺が知りたいのは、あるIDにおける、売上上昇の曲線。ID取得後、最大になるのはいつなのか。逆に言うと、傾きが最小もしくはマイ��スになるのは、いつなのか。これがわかれば、あと1ヶ月後に最大にするために必要なことが絞れるはず。少なくも、案件を取るとか作るじゃないよね、という共通の見解は生まれるはず。もしかしたら、出来る事は無いのかもしれない。その場合、無駄な打ち合わせがなくなる。

・そして、みんなが使える低コストな元データとして、オープンデータ、があるんだぜ!

・今後、IOTのデータ、も来るんだぜ!

・でも、今後はセキュリティ周りの課題があるよ!


・ちなみに、モデル作りのデータ集めには、クラウドソーシングがぴったりだよ

・13章もBIGRED社の事例とかヤバい。指摘のレベル高すぎる。IPAの試験でこれがでたらまあ解けない。

2015/02/14 18:51

投稿元:ブクログ

推薦者 情報システム工学科 前田 康成 先生

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