データサイエンスに必要な要素とプロセス(インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング)を明確に定義し、それぞれ順を追い、各節の最後には練習問題を掲載して、ていねいに説明します。データサイエンティストを目指すなら必読の一冊です。

本書は、データサイエンティストを目指す方のために、R言語のインストールから、「RStudio」の操作や基礎知識、分析手法までをわかりやすく解説しました。巻末には便利な関数リファレンスや統計用語集があります。サンプルデータのダウンロードサービス付き。

簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを,詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

本書は、「因果分析」を中心テーマに据え、経済学を中心とする社会科学における回帰分析の「正しい」使い方を徹底解説するものです。テーマを回帰分析による因果分析に絞り込むことで、高校数学程度の知識でも理解できるよう必要とする数学を最小限にとどめ、また多くの分析例に加えて、多数の例題および解答・解説を収録します。

「統計を使わずに、Rを純粋にプログラミング言語として学ぼう」というコンセプトに基づいて書かれた本書は、統計学についての難しい知識がなくても、また、プログラミングの経験があまりなくても、プログラミングを学んでみようという意欲さえあれば読むことのできる、画期的な書籍です。

本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

その利便性からもRによるデータ処理がますます広がっている。一方、統計学の入門的知識があっても、このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてRに触れる初学者対象に、Rを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。

本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。