内容紹介（「BOOK」データベースより）

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。

目次（「BOOK」データベースより）

はじめに：データ分析思考／ビジネス問題とデータサイエンスが提供するソリューション／予測モデリング：相関から教師ありセグメンテーションへ／モデルをデータにフィットさせる／オーバーフィッティングとその回避方法／類似度、近傍、クラスタ／意思決定のための分析思考１：良いモデルとは何か／モデル性能の可視化／エビデンスと確率／テキスト表現とテキストマインニグ／意思決定のための分析思考２：分析思考から分析工学へ／その他のデータサイエンスの問題と技法／データサイエンスとビジネス戦略／おわりに／提案レビューのガイド／その他の提案例／用語辞書

著者情報（「BOOK」データベースより）

プロヴォスト，フォスター（Provost,Foster）
ＮＹＵ　Ｓｔｅｒｎ　Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓの教授兼ＮＥＣファカルティー・フェロー。ＭＢＡコースでビジネス分析とデータサイエンスプログラムを教える。授賞歴のある研究は広く読まれ引用されている。ＮＹＵ以前は、５年間、現Ｖｅｒｉｚｏｎ社でリサーチデータサイエンティストを務める。ここ１０年で成功を収めたデータサイエンス企業を複数共同設立している

フォーセット，トム（Fawcett,Tom）
機械学習の博士号を持ち、ＧＴＥ研究所、ＮＹＮＥＸ／Ｖｅｒｉｚｏｎ研究所、ＨＰ研究所といった、民間企業のＲ＆Ｄ部門２０年以上のキャリアを持つ

竹田正和（タケダマサカズ）
株式会社フレクトグループマネージャ。大学院で修士課程（素粒子論）修了後、都内のシステム開発企業に入社。その後、ＩＴコンサルティング企業ウルシステムズにジョインし、高度なＩＴを駆使して多くの顧客事業に貢献。現在は株式会社フレクトで、クラウドサービスを組み合わせて価値を出す新しいシステム開発事業に挑戦中。家庭では二児の父（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）