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【2024年】「データマイニング」のおすすめ 本 104選!人気ランキング

この記事では、「データマイニング」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. データマイニング入門―Rで学ぶ最新データ解析―
  2. Rによるデータマイニング入門
  3. Rによるやさしい統計学
  4. はじめてのパターン認識
  5. 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―
  6. 改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)
  7. 実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
  8. デ-タマイニングの基礎 (IT Text)
  9. データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
  10. これなら分かる最適化数学: 基礎原理から計算手法まで
他94件
No.2
99
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No.3
96
みんなのレビュー
Rを使って統計学の基本を分かりやすく手を動かしながら学べる書籍。Rを学ぶならまずこの本からはじめるのがオススメ!
No.4
90
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.8
78
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No.9
78
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.10
77
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.11
77

StanとRでベイズ統計モデリング

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No.13
76
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ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.15
76
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Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
No.16
75
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No.17
75
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.19
75

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.20
75
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No.31
65
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No.34
64
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No.35
64
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No.36
63
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No.38
63

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.39
63
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No.40
63
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
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No.42
63

自然言語処理編

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ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.44
63
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No.46
63
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.51
63
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.55
62

オークション等の注目のトピックスを盛り込み,解説をさらに丁寧に初学者にわかりやすく,新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 基礎から新しい研究成果までをカバーし,楽しみながらゲーム理論のエッセンスとその考え方を学べるスタンダードテキストの新版。オークション等の注目トピックスを盛り込み,さらに丁寧な解説でわかりやすく,新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 第1章 ゲーム理論とは何だろうか? 第2章 選択と意思決定 第3章 戦略ゲーム 第4章 ナッシュ均衡点 第5章 利害の対立と協力 第6章 ダイナミックなゲーム 第7章 繰り返しゲーム 第8章 不確実な相手とのゲーム 第9章 交渉ゲーム 第10章 グループ形成と利得分配 第11章 進化ゲーム 第12章 ゲーム実験

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No.57
62

ディジタル画像処理[改訂第二版]

ディジタル画像処理編集委員会
画像情報教育振興協会
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No.60
62
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No.62
62

樹木構造接近法

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No.64
62

マスとデジタル施策を横並びで評価する手法を演習形式で学び、統計リテラシーを高める「ビジネス専門書」 『これからのマーケターは、グラフの見た目よりも「因果推論」に注意すべきである』 「統計学が最強の学問である」著者の西内 啓氏推薦! マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか? Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。 データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書です。 『もともと統計学には無縁だった筆者は、広告会社でTVCMなどのマス広告とデジタルアドの全体最適、予算配分の最適を目指すため、時系列データ解析によってオフライン施策とオンライン施策を横並びで評価できるマーケティング・ミックス・モデリング(MMM)を知りました。 それを学ぶために得た知識や分析スキルを共有するために、ExcelでMMMに付帯する分析手順を行いながら学べる書籍を作りました。それは本来、専門家によって提供される高度な分析サービスです。本書では統計学に初めてチャレンジ する方がそれを習得することを目指したものです。 本書は統計やデータマイニングを学びたくなったマーケターが難解な数式やプログラムコードを書くような「専門書」で学ぶ前の、基礎的なデータ分析の感覚を共有する「ビジネス専門書」を目指しました。』(著者の言葉より)

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No.70
62
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No.71
62

Now in its third edition, this classic book is widely considered the leading text on Bayesian methods, lauded for its accessible, practical approach to analyzing data and solving research problems. Bayesian Data Analysis, Third Edition continues to take an applied approach to analysis using up-to-date Bayesian methods. The authors-all leaders in the statistics community-introduce basic concepts from a data-analytic perspective before presenting advanced methods. Throughout the text, numerous worked examples drawn from real applications and research emphasize the use of Bayesian inference in practice. New to the Third Edition Four new chapters on nonparametric modeling Coverage of weakly informative priors and boundary-avoiding priors Updated discussion of cross-validation and predictive information criteria Improved convergence monitoring and effective sample size calculations for iterative simulation Presentations of Hamiltonian Monte Carlo, variational Bayes, and expectation propagation New and revised software code The book can be used in three different ways. For undergraduate students, it introduces Bayesian inference starting from first principles. For graduate students, the text presents effective current approaches to Bayesian modeling and computation in statistics and related fields. For researchers, it provides an assortment of Bayesian methods in applied statistics. Additional materials, including data sets used in the examples, solutions to selected exercises, and software instructions, are available on the book's web page. FUNDAMENTALS OF BAYESIAN INFERENCE Probability and Inference Single-Parameter Models Introduction to Multiparameter Models Asymptotics and Connections to Non-Bayesian Approaches Hierarchical Models FUNDAMENTALS OF BAYESIAN DATA ANALYSIS Model Checking Evaluating, Comparing, and Expanding Models Modeling Accounting for Data Collection Decision Analysis ADVANCED COMPUTATION Introduction to Bayesian Computation Basics of Markov Chain Simulation Computationally Efficient Markov Chain Simulation Modal and Distributional Approximations REGRESSION MODELS Introduction to Regression Models Hierarchical Linear Models Generalized Linear Models Models for Robust Inference Models for Missing Data NONLINEAR AND NONPARAMETRIC MODELS Parametric Nonlinear Models Basic Function Models Gaussian Process Models Finite Mixture Models Dirichlet Process Models APPENDICES A: Standard Probability Distributions B: Outline of Proofs of Asymptotic Theorems C: Computation in R and Stan Bibliographic Notes and Exercises appear at the end of each chapter.

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No.73
62
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No.77
62
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No.81
62

ネットワーク分析

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No.85
62

戦略的データマイニング

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No.86
62
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No.88
62
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No.89
62
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No.91
62
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No.92
62
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No.93
62
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No.94
62
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学生の時にこの書籍を読んで統計学に興味を持った。統計学の魅力について分かりやすく学べる書籍。専門的な内容はそれほどないのでスラスラ読める。統計学ってどんなことができるの?なんでそんなにすごいの?ということを知りたい人がまず最初に読むべき本。
No.100
62
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No.103
62

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ,さまざまな統計学的考え方を紹介し,その基礎をわかりやすく解説する.シリーズIと同様に,豊富に実際例を用いつつ,図表を多くとり入れて,視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した. 第1章 確率の基礎(矢島美寛) 第2章 線形モデルと最小二乗法(廣津千尋) 第3章 実験データの分析(藤野和建) 第4章 最尤法(廣津千尋) 第5章 適合度検定(廣津千尋) 第6章 検定と標本の大きさ(竹村彰通) 第7章 分布の仮定(竹内 啓,藤野和建) 第8章 質的データの統計的分析(縄田和満) 第9章 ベイズ決定(松原 望) 第10章 確率過程の基礎(矢島美寛) 第11章 乱数の性質(伏見正則)

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No.104
62
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ジェフ・ベゾスが全社員にまず読ませる書籍ということで読んでみたが、内容はありきたりのものでそれほど目新しさがなかった。とりあえず適切なKPIを設定してそれをトラッキングできるようにせよ!ということ。
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