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近年、AIによるデータ分析の活用が進んでいます。マーケティングや企業経営においても重要な役割を担うデータ分析ですが、その方法やアプローチはさまざまです。データ分析を1から勉強する場合、書籍や参考書を入り口にすることは大変効率的です。そこで本記事では、データ分析の現場導入を考えている方に向け、データ分析を始める際におすすめしたい書籍を紹介していきます。
▼更にデータ分析について詳しく知るには？
データ分析とは？分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介
▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
データ分析の概要
データ分析とは、必要な情報や数値、文字などを集め、収集したデータの中から目的に沿った情報を抽出することです。顧客の属性や各地域における売り上げ、従業員の勤怠、商品・サービスごとの問合せ件数といったデータを整理、解析して得た判断材料から、新しいアプローチや課題の抽出が可能になります。特に代表的なデータ分析手法である機械学習は、こうしたビッグデータから共通の特徴を見つけ出してモデル化し、新たなデータに当てはめることで未来の傾向や実数値の予測を実現します。
データ分析を学ぶ手段
統計学に精通し、収集されたデータを分析することで新たな価値を生み出す専門職に「データサイエンティスト」があります。しかし、データ分析はデータサイエンティストのような専門職でなくとも運用できる点が魅力です。そこで以下では、データ分析を学ぶ方法を紹介します。
大学や専門スクールで学ぶ
一つ目は、大学や専門スクールで学ぶ方法です。データ分析を学ぶ際には、ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つの観点が大切になります。それらを総合的に学ぶためには、大学や専門スクールでの数年間を通じて計画的なカリキュラムが用意されている環境に身を置くのも一つです。
講座を受講する
オンラインなどで開催されている講座の受講も初心者の方におすすめしたい学習方法です。講座には無料・有料のものがあり、内容もさまざまなので、現状で自分に必要だと思われるものを自ら選択できる点がメリットです。しかし全くの初心者の方は、どれから手をつけたらいいのか分からない場合もあるため、以下で紹介する書籍から学ぶ方法をおすすめします。
書籍で独学する
書籍を使って独学でデータ分析を学ぶことも一つの方法です。この方法は、自分の関心や理解度に応じて学習内容を選択できる他、書籍を購入すればデータ分析に必要なフレームワークやコードなどをいつでも参照できる点で優れています。また、ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つの観点を総合的に学ぶことも、選んだものを重点的に学ぶことも可能です。
初心者向け！データ分析のおすすめ本
書籍を用いて独学で学ぶ方法は、他の2つの方法に比べて学習コストがかからないメリットもあります。そのため、書籍をメインに学ぶ方は多く、現在はデータ市場の発展も伴って多数の関連書籍が出版されています。以下では、データ分析の学習に役立つおすすめの書籍を紹介します。
『分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術』
この本は、データ分析の背後にあるメカニズムや、データを活用した意思決定や問題解決を主眼に置いています。また、データのばらつきやバイアスに関する基礎知識だけでなく、行動心理学や、サンプリング、データ処理技術など、データ分析に関連する知識も多数掲載されています。
『やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書』
データ分析や機械学習を実施する上では、統計学的な知識は欠かせません。『やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書』は、統計学の基礎を平易に解説している一冊です。Excelを使った基本的な分析や予測、練習用ファイルの提供、専門用語の解説や索引など、これからデータ分析を身に付けたい初心者に向けたさまざまな配慮があるため、誰でも途中離脱する心配なく読み進められます。
『ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う！Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本』
この本では、Excelを活用したデータ分析の方法を紹介しています。ピボットテーブル、関数、パワーピボット、パワークエリなど、さまざまな手法を解説し、Excelでのデータ分析をより深く学びたい方におすすめです。また、サンプルファイルをダウンロードすることで実践的な演習もできます。
『データの分析と統計的な推測が1冊でしっかりわかる本』
データ分析には数学的な知識も欠かせません。この本では代表値から相関関数、確率など、数学の基礎から統計学を学ぶことができます。データ分析と統計的な推測は、ともに統計学の分野であるため、それらをしっかりとビジネスに活用するためには基礎的な理解を持っておきましょう。
中級者向け！データ分析のおすすめ本
統計学やデータ分析の基本的な考え方を学んだ後は、それらを活用したデータ分析に向けてより実践的な知識や経験を積んでいきましょう。ここからは、実践的なデータ分析の学習に役立つおすすめの書籍を紹介します。
『Python実践データ分析100本ノック』
『Python実践データ分析100本ノック』は実際のデータ活用の現場で頻繁に現れる「汚いデータ（ダーティデータ）」を取り扱い、より実践的なデータ分析を学べる内容です。データの整理から事前の加工、クレンジングなども学習可能で、Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリも学べます。
『データ分析実務スキル検定 公式テキスト』
「データ分析実務スキル検定（CBAS）」の公式テキストブックです。Excel・SQL・Python・Rなどの基本技術を解説しながらも、当該試験の範囲をしっかりとカバーしているため、資格取得に役立ちます。CBASは「データ分析を実務に活用するための最低限の知識と技能」を測るための検定で、実務に重点をおいたデータ活用が学べます。
『新装版 問題解決のためのデータ分析』
『新装版 問題解決のためのデータ分析』は、ビジネスの現場で効果的なデータ分析の方法論を提示している一冊です。著作元である株式会社データミックスはコンサルティング会社であり、実際に使用しているフレームワークなどを紹介しながらデータ分析を解説してくれます。内容は理論としてのデータ分析よりも収益管理、売上増加、コスト削減、在庫の管理、新規事業開発、ウェブサイトの改善など、具体的なシーンを想定しています。
ビジネス向け！データ分析のおすすめ本
知識やスキルは現場で活用できなければ当然成果には結びつかないため、実際のビジネスシーンで生きるかは特に重要です。データ分析関連の書籍の中には「新装版 問題解決のためのデータ分析」のように、データ分析の理論や数学的な知識よりも具体的なビジネスシーンまで見据えたものがまだまだあります。ここからは、それらを紹介していきます。
『マーケティングリサーチとデータ分析の基本』
『マーケティングリサーチとデータ分析の基本』は、データを実際にマーケティングに使う方法を解説しています。難しい専門用語は避け、データ分析初心者でも簡単に理解できるように配慮されています。データ分析の知識は無いけれど、これからマーケティングリサーチや、戦略立案などにデータを活かしたいという方におすすめの一冊です。
『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』
本書は「ある日突然、データ分析チームを率いたり、データ分析チームのメンバーになったりした」場合にも、正しい方向にチームを導くことをコンセプトとした一冊です。そのため、データの活用方法だけではなく、データ分析人材を育成する方法など、より会社組織内のオペレーションに関わる情報を得ることができます。また、ビジネスに特化した独自の「5Dフレームワーク」という方法論も紹介されています。
『いまこそ知りたいAIビジネス』
『いまこそ知りたいAIビジネス』は、データ分析や統計学などの専門知識を持たないビジネスパーソンや学生にも、AIビジネスの可能性を簡単に理解できるように書かれた一冊です。「そもそもAIとは何なのか」から、「世界の最新AIビジネスではどんなことが起きているのか」など、主にAIに関する基礎知識の紹介を行っているため、より経営的な視点でデータ分析の有用性を学ぶことができます。
AI開発・データ分析で選ばれているTRYETINGの「UMWELT」を紹介
かんたんなデータ分析であれば表計算ソフトでも可能ですが、より本格的にデータ分析を実施したい企業様には、専用のツールを導入することをおすすめします。1から開発するには専門人材の採用コストや初期開発コストがかかるため、最近ではクラウド型のデータ分析ツールが人気です。中でもおすすめなツールが、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTです。
ノーコードAI搭載でデータ分析初心者でも使える
UMWELTは特定のスキルがなくても利用できるよう、事前にシステムが構築されており、プログラミングやネットワークなどの専門的な知識がない方でも簡単にシステム構築、導入や作業を行うことができます。
使いたいデータに合わせた的確な分析
UMWELTを使えば、さまざまな業種に対応したデータ分析が可能になります。既存の顧客管理データや受注履歴データを取り込み、需要予測や在庫管理、生産管理などの最適化に繋げることも可能です。
データ分析以外の機能も充実
UMWELTには多数のアルゴリズムが搭載されています。それらをレゴブロックのように自由に組み合わせるだけで、AIによって「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」データ分析システムを構築を作成できます。
まとめ
データを分析・活用することで、ビジネスに有用な情報の獲得や未来の予測、さらには従来では想像もつかなかった新事業を生み出す可能性も期待されます。しかし、未だデータ分析をビジネスに活かせる人材は限られており、その育成も難しいのが現状です。そんな中でも、できるだけ早くデータ分析に取り組みたいとお考えの方は、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」をご検討してみてはいかがでしょうか。
参照文献
分析者のためのデータ解釈学入門｜ 江崎貴裕、ソシム（2020）
やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書｜羽山博、インプレス（2018）
ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う！Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本｜森田貢士、ソシム（2020）
データの分析と統計的な推測が1冊でしっかりわかる本｜佐々木隆宏、かんき出版（2021）
Python実践データ分析100本ノック｜下山輝昌・松田雄馬・三木孝行、秀和システム（2019）
データ分析実務スキル検定 公式テキスト｜データミックス、インプレス（2021）
新装版 問題解決のためのデータ分析｜齋藤健太、クロスメディア・パブリッシング（2019）
マーケティングリサーチとデータ分析の基本｜中野崇、すばる舎（2018）
データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」｜木田浩理・伊藤豪・高階勇人・山田 紘史、日経BP（2020）
いまこそ知りたいAIビジネス｜石角友愛、ディスカヴァー・トゥエンティワン（2018）
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