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データ活用のための数理モデリング入門

データ活用のための数理モデリング入門 [電子書籍版]
水上ひろき

2,948(税込)

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商品情報

商品説明

(概要)

データが価値を生み出す資源として脚光を浴び、ソフトウェアで手軽にデータ分析ができる時代を迎えました。一般の企業/組織では、機械学習や統計モデリングなどの数理的な理論の活用がはじまっています。

数理モデリングは、さまざまな現象の観測および考察を重ねて得られた発見を抽象的なナレッジに落とし込む手法です。「どんな目的を達成するために」、「どの程度のコストで」、「どんな問題を解くべきか」というような課題に対して、適切な手法でアプローチするための技術が数理モデリングであり、多くのエンジニア、ビジネスマンにとって、今後ますます重要視される知識と言えます。

本書は全7章で構成し、1章では「数理モデルの考え方」をごく単純な例を用いて解説します。続く章では、購買予測、離脱予測、意思決定、オンライン広告、ネットワーク科学、画像解析などの社会実装を通して数理モデリングがもたらす恩恵を解説していきます。数理科学に携わる気鋭のデータサイエンティスト陣による理論解説は、きっとあなたのビジネスを加速させるでしょう。


(こんな方におすすめ)

・データ分析者


(目次)

はじめに

  数理モデリングの活用が進む社会に

  今なぜ数理モデリングを学ぶのか

  本書の構成

第1章 数理モデリングの基礎

  1.1 数理モデルとは

  1.2 数理モデリングの例

  1.3 まとめと参考文献

第2章 購買予測

  2.1 マーケティングの基礎と購買予測

  2.2 協調フィルタリング

  2.3 行列分解

  2.4 線形回帰

  2.5 時系列モデル

  2.6 購買予測における注意点

  2.7 まとめと参考文献

第3章 離脱予測

  3.1 「離脱」の予測

  3.2 KaplanMeier法によ推定

  3.3 生存分析の目的

  3.4 分布に基づくハザードモデル

  3.5 Cox比例ハザードモデルによる予測

  3.6 実データによる分析

  3.7 まとめと参考文献

第4章 資源配分

  4.1 資源配分の数理

  4.2 数理最適化問題の応用

  4.3 投資戦略のモデル化

  4.4 投資戦略最適化の実用例

  4.5 まとめと参考文献

第5章 オンライン広告

  5.1 広告とWeb

  5.2 オンライン広告のオークション

  5.3 入札戦略

  5.4 まとめと参考文献

第6章 社会ネットワーク

  6.1 社会関係のネットワーク構造

  6.2 情報カスケード

  6.3 まとめと参考文献

第7章 画像認識

  7.1 画像認識とは

  7.2 画像認識に用いられる機械学習

  7.3 画像認識モデルの構築

  7.4 独自の画像認識モデルの構築

  7.5 まとめと参考文献

付録A 統計学の基礎

  A.1 根元事象

  A.2 確率変数

  A.3 事象

  A.4 確率分布

  A.5 期待値と分散

  A.6 独立

  A.7 離散型確率分布

  A.8 連続型確率分布

  A.9 パラメトリックな確率分布の期待値と分散

付録B 予測モデルの評価指標

  B.1 評価指標

  B.2 回帰問題における評価指標

  B.3 分類問題における評価指標

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