著者：ナイアル・ボルジャー (著), ジャン=フィリップ・ロレンソ (著), 尾崎 由佳 (翻訳)
| 調査対象者の行動・感情データをリアルタイムで短期間に繰り返し収集する，経験サンプリング法や日誌法。研究デザインの選択，仮説の導出，分析モデルの立て方などの理論から，統計分析や論文執筆に関する実践的なノウハウまで完全ガイド。心理，教育，医療看護，マーケティング，公共政策など幅広い研究領域で活用できる。 |
「★★★★☆ 評価 4」カテゴリーアーカイブ
顧客価値経営ガイドライン （2025年版）
著者：経営品質協議会
| 顧客価値経営とは、自己革新を通じて顧客にとっての価値を追求し続ける経営のことです。本ガイドラインは、顧客価値経営を実践するための指針として活用いただくための考え方やフレームワークを解説しています。 |
Pythonで学ぶ効果検証入門
著者：安井 翔太 (監修), 伊藤 寛武 (著), 金子 雄祐 (著)
| この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences（DID）・Regression Discontinuity Design（RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 《こんな方におすすめ》 ◎ データサイエンティスト、データアナリスト 《目次》 1章 はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 2章 A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 3章 A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 4章 Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 5章 Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 6章 おわりに：実務における課題と展望 著者・監修者略歴／参考文献／索引 |
Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
著者：髙橋 威知郎 (著)
| 時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 |
内容自体は、pythonのコードを説明しながらの展開でよくある感じでした。 続きを読む Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門
古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)
| 話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。 |
データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング
Soledad Galli (著), 松田晃一 (翻訳)
| Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ
機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。 本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。 欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。 1章 欠損値を補完する |
フォーエヴァ―／ボン・ジョヴィ
フォーエヴァ―／ボン・ジョヴィ
| ボン・ジョヴィのデビュー40周年にあたる今年、約4年ぶりとなる16枚目のニュー・アルバム『フォーエヴァー』を全世界同時リリース！日本盤のみボーナストラック２曲収録！
●1stシングルは全世代を勇気づける最強の応援歌「レジェンダリー」4/24スタートのフジテレビ系水10ドラマ『ブルー・モーメント』の主題歌に決定！ |
経済学の名著50冊が1冊でざっと学べる
著者：蔭山克秀
| ビジネスマン 必須の教養が 一気につかめる! 忙しい人でもラクラク読破
『国富論』(アダム・スミス)、『資本論』(マルクス)、『隷従への道』(ハイエク)、『雇用・利子および貨幣の一般理論』(ケインズ)などの古典名著から、『クルーグマン教授の経済入門』(クルーグマン)、『21世紀の資本』(ピケティ)といった現代のベストセラーまで、ビジネスエリート必須の教養を、まるごとつかめる! 【本書で紹介する「名著」の例】 |
amazonのレヴューにもあるんですが、賛否両論って感じでしょうか・・・・。
ChatGPT超実践活用法: ｢ビジネスシーン｣におけるマジで使える利用方法10選【使い方・入門・教科書・初心者・利用法
著者：葵 あすか
ちまたで話題の「ChatGPT」ですが、概要を知るには非常にわかりやすくまとめられています。
続きを読む ChatGPT超実践活用法: ｢ビジネスシーン｣におけるマジで使える利用方法10選【使い方・入門・教科書・初心者・利用法
「答えのないゲーム」を楽しむ 思考技術
著者：高松 智史
| ――答え＝正解のない課題にどう立ち向かうか？――
★3000人以上に「考え方」を教えてきた元戦略コンサルの著者が記す思考の秘訣！ （本書の内容） 第２章「示唆」 第３章「Ｂ◯条件」 第４章「ゲーム＆ゲーム」 ①論点を立てる。 第５章「5つのゲーム感覚」 |