データ分析関連のおすすめ書籍

顔妻です。

転職や部署異動といった節目のタイミングやデータ分析関連で人に何かいい本はないか?と聞かれたとき、私は後輩や同僚のために私が本当に読んでためになった本を紹介するようにしています。今回はその私が個人的におすすめしている書籍を備忘録もかねてご紹介したいと思います。

とはいえ、ある程度のまとまりを持たせたいので、以下のフレームを使ってご紹介をさせていただきます。

  1. ビジネス系(ロジカルシンキング、マーケティング)
  2. 分析系(統計、R、python)
  3. エンジニアリング(SQL、その他プログラミング言語)

ビジネス系(ロジカルシンキング、マーケティング)

■イシューから始めよ

読んだことや見たことのある方が多いと思いますが、この本は分析を仕事で使う人は必須と言ってもいいんじゃないでしょうか?内容は著者がマッキンゼーや脳科学者としての経験の中で培い、そして実践し続けた問題の捉え方・その問題を解決するための方法です。そして、私は今の仕事にたどり着けたのは本当にこの本のおかげで、私の日々の業務のやりたかはほぼこの本に書かれている通りです。

イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」

■経営戦略全史

マーケティングを本業にしている方にこれを言うと怒られると思いますが、1から学びたい、知識を見直したいと思う方はこれを読んでおけば問題ないと思います。なぜなら内容がマーケティングのエッセンスが時系列で整理されておりなぜ今、あのときあの手法が使われていたのかがわかるからです。これがわかると何がよいかと言いますと過去と現在をつないで未来が予想でき新しい手法やフレームワークがでてきたときにも対応がしやすくなると思います。その点においてもこの本はおすすめです。

経営戦略全史 (ディスカヴァー・レボリューションズ)

■ビジネスモデル全史

こちらの本も上記と同じ著者の本になります。上の本との違いは戦略的な方針や実態を整理するためのフレームワークが多く載っていたのに対して、こちらは利益を生んでいる仕組みついて書かれています。実際どんな事業部にいる方でもそうだと思うのですが、分析をしたり、提言をしたりするだけでアクションが練れていないと利益に結びつかないです。そんなときにこちらの本があると実例を基にした参考資料として活躍してくれると思います。

ビジネスモデル全史 (ディスカヴァー・レボリューションズ)

■なぜ「戦略」で差がつくのか。―戦略思考でマーケティングは強くなる

皆さんは「戦略」の意味を節説明できますか?私はこの本を読むまでは頭の中にフワフワと感覚的なイメージがあったように思いますが言語化して説明はできませんでした。ただ、この本に書かれている定義を読んで、これこれと膝を打つ思いになりました。そして、戦略の定義を簡潔で明確なものにしてくれただけでも十分意味のある、この本ですが、それだけではなく戦略の重要性を語り、あらゆる企業活動において必須であることをわかりやすく説いてくれています。


なぜ「戦略」で差がつくのか。―戦略思考でマーケティングは強くなる―

■ビジネス教養としてのデザイン 資料作成で活きるシンプルデザインの考え方 (できるビジネス)

デザイン系の本?画像処理?と思われる方もいらっしゃいるかもしれませんが違います笑

非デザイナー向けのどうやったらキレイな資料が作れるかの本です。なんでこの本がここにあるかといいますと、自戒も込めて、分析屋さんは分析をやって色々わかるとそれで満足するわかりにくい資料を作って終わっちゃう人もいるのです。ただそれでは価値にならなくて必ず他人に「伝える」ということが必要です。そして伝える範囲はエンジニア、マネジメント、営業部、その他の部署とほぼ全部に伝えるなんてのも大袈裟ではないと思います。この本はPPTに特化してますが、そのエッセンスは他にも十分役立つことばかりだと思いますので、関係ないと思わず一度は手に取ることをお勧めします。

ビジネス教養としてのデザイン 資料作成で活きるシンプルデザインの考え方 できるビジネスシリーズ

分析系(統計、R、python)

■楽しいR

楽しいかどうかは別としてRをとりあえずやってみたいというとっかかりにはいい本です。分析ってどんなことやるのかもわからないという方は章立てが分析の流れをくんでいますので、こういう感じを体感できるかもしれません。また、分析を指示する側の方にはこれを読んで分析ってこんなことしてるんだっていうのを感じてもらえるかもしれません。

楽しいR ビジネスに役立つデータの扱い方・読み解き方を知りたい人のためのR統計分析入門

■Rビジネス統計分析 ビジテク

統計の数理的な話はほぼ載っていませんが、Rを使って一通りの手法を試してみたいという方、機械学習や予測モデルのアルゴリズムはわかっているけれどもRのプログラムのかき方がわからいないなんて方におすすめです。実際、この本を一通りやればよく使いそうな統計手法や機械学習を実践できるようになると思います。ただし、統計的な理論をあまりよくわかっていない方は別の本で統計理論のことも学んだ方がアウトプットの質や手戻り等もなくなると思いますので別途学習することをおすすめします。

Rビジネス統計分析 [ビジテク]

■直感的統計学

少し古い本ですし、今の機械学習やらAIといったトレンドからはだいぶ離れたようにみえると思いますが名著です。私は大学が文系でゼミで統計をやっていたくらいだったのですが、この本のおかげだいぶ助けられました。実際、統計を文系の人が学ぶときにつまづくのが数式の意味合いや展開の部分だと思います。この本はその統計的な意味合いに重点をおかれて説明がなされているので、少し厚いですが文系で統計を目指す方は初めに手を取ってもいいかもしれません。

直感的統計学

エンジニアリング(SQL、その他プログラミング言語)

■10年戦えるデータ分析

SQLの本を書店で探すとまずはインストールしてやデータの正規化がといったSQLの運用について書かれた本はたくさんあるのですが、分析のためにクエリはこう書くといいよと言った本はほとんどみかけないと思います。その点、この本は分析のためのクエリはどのように書くかが重点的に書かれていますので分析実務に直結したスキルの基礎が身につけれると思います。さらにこの実践的な内容を手を動かしながら学べますのでおすすめです。


10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く (Informatics &IDEA)

■ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

この本は「分析クエリの辞書」ですね。辞書的な情報ならgoogle先生に聞けば大体のことは教えてくれますが、手元にある本で体系的にそして網羅的な本があるとgoogle先生への質問時間がかなり短縮できるなんてメリットがあったりします。また、SQLの方言合わせたサンプルなんかも載っていますので、あっちで使えた関数はこっちだとどう書くんだっていうときにも重宝するのではないでしょうか。

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

■python クローリング&スクレイピング

このデータを組み込めば予測精度あがるかもや、問題解決につながるかも、よし頑張ってコピぺして丸二日費やす。それでもいいのですが、もっともスマートに情報の取得はやっていきたいですよね。有料のツールで簡単にクローリングやらスクレイピングができるツールもあるらしいですが、その作業を自動化して加工して集計してを考えるとプログラミング言語で書けた方がメリットが多いと思います。そのための一歩としてこちらはいかがでしょうか。私自身この本のすべてをマスターしたわけではありませんが、おかげさまでコピペ道場での修行を免れております笑

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

■Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック

こちら上記とは違ったライブラリでのスクレイピング、クローリングの手法が載っています。加えて、TensorFlowを使った機械学習のやり方についても載っていますので情報収集~機械学習までやってみたい方は先にこちらを手に取るのもありです。

Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう

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