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目次
表紙 はじめに もくじ Chapter 1 データサイエンスをビジネスで活用する Section01 なぜいまデータサイエンスの必要性が叫ばれているのか？ Section02 AIやデータサイエンスにおける技術概観 Chapter 2 データサイエンスの手法を理解する 21 Section01 データサイエンスの手法ごとの特徴をつかもう Section02 教師あり学習（回帰問題・分類問題） Section03 ディープラーニングによる画像解析 Section04 教師なし学習 Section05 レコメンデーションの事例 Section06 最適化 Section07 各章の進め方 Chapter 3 基本的な可視化・統計手法を理解する Section01 店舗の売上実績を分析して現状を把握しよう Section02 要約統計量でデータの傾向をつかむ Section03 実務で使えるデータ可視化 Chapter 4 線形回帰モデルで需要予測を立てる Section01 販売数の需要予測により発注精度を向上しよう Section02 教師あり学習（回帰問題）の概要 Section03 回帰問題の基本手法「線形回帰モデル」 Section04 予測モデルの精度を評価するための評価指標 Section05 実践：飲食店のPOSデータを活用しよう Chapter 5 ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティングを行う Section01 ユーザーターゲティングによりメール配信を高度化しよう Section02 分類問題の基本手法「ロジスティック回帰モデル」 Section03 分類問題における評価指標 Section04 実践：宿泊予約サイトのユーザーデータを活用しよう Chapter 6 ディープラーニングで画像分類を行う Section01 画像の商品カテゴリを推測して入力作業を自動化しよう Section02 ディープラーニングの基本「ニューラルネットワーク」 Section03 画像認識のための「CNN」 Section04 実践：洋服の画像データを活用しよう Chapter 7 教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化する Section01 ユーザーセグメントを精緻化して施策を出し分けしよう Section02 教師なし学習の概要 Section03 教師なし学習の基本手法「k-means法」 Section04 クラスタリング結果の解釈 Section05 実践：EC サイトの購入履歴データを活用しよう Chapter 8 レコメンデーションの仕組みと実装 Section01 おすすめ商品をレコメンドして購入回数を向上させよう Section02 レコメンデーションエンジンの概要 Section03 ユーザーの嗜好を考慮する「協調フィルタリング」 Section04 コンテンツの内容を考慮する「コンテンツマッチング」 Section05 実践：ユーザー評価データを活用しよう Chapter 9 数理最適化で利益の最大化を図る Section01 商品単価を最適化して利益を最大化しよう Section02 最適化の概要 Section03 2つの最適化（１）「連続最適化」 Section04 2つの最適化（２）「組み合わせ最適化」 Section05 実践：小売店舗の商品データを活用しよう おわりに ステップアップにつながるトピックまとめ ステップアップにつながる書籍 索引 著者プロフィール 奥付
全国の図書館の所蔵
国立国会図書館以外の全国の図書館の所蔵状況を表示します。
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北日本
札幌市中央図書館
紙- 請求記号：
- 336.1/ﾐ/
- 図書登録番号：
- 1310552730
札幌市中央図書館
記録メディア- 請求記号：
- 336.17//
- 図書登録番号：
- 9510147466
宮城県図書館
紙- 請求記号：
- 336.17/2022.3
- 図書登録番号：
- 1012122394
関東
さいたま市立中央図書館
紙- 請求記号：
- 336.17 ﾐﾖ
- 図書登録番号：
- 01190717932
横浜市立図書館
紙- 請求記号：
- 336.1
- 図書登録番号：
- 2072270358
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書誌情報
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-01363-1
- タイトルよみ
- ビジネス ノ ゲンバ デ ツカエル エーアイ アンド データ サイエンス ノ ゼンチシキ
- 著者・編者
- 三好大悟 著
- シリーズタイトル
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2022.3
- 出版年（W3CDTF）
- 2022