从数据分析方法到数据科学基础知识，你需要了解的知识全部在这本图解书中！
当下，利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是，分析数据需要广泛的知识，自己很难成体系地学习。
本书介绍了数据科学的基础知识及周边知识，包括数据、图表的类型以及统计学、人工智能的基本知识等，网罗信息社会中数据活用的问题点，结合生动插图，让初学者也能迅速理解。
除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读。本书是一本实用性满分的数据科学学习指南。

增井敏克，1979年生于奈良，毕业于大阪府立大学研究生院。增井IT工程师事务所代表、注册工程师（信息工程学方向）。从事旨在“将商务、数学和IT结合以正确、高效使用计算机”的技能提升指导、软件开发以及信息安全咨询等工作。掌握C/C++、C#、Java、PHP和Ruby等20多种编程语言。著作有《在家就能学会的安全基础》等。目前在面向IT工程师提供业务技能评估服务的平台CodeIQ上负责人气栏目“每周算法”的出题和评审工作。

第1章 数据科学的支撑技术
1-1 21世纪的石油
1-2 数据为何越来越多
1-3 综合各种知识进行分析
1-4 从数据中发现价值的职业
1-5 数据不能直接拿来使用
1-6 大量的数据是宝藏
1-7 人与计算机易于处理的数据不同
1-8 把握供数据使用的数据
1-9 将数据整理到一处
1-10 对高效处理流程进行思考
1-11 导出规则的实用化
1-12 用于处理数据的编程语言
1-13 任何人都可以免费使用的数据
1-14 一边娱乐，一边学习分析方法
1-15 围绕IT进行思考
1-16 已经分析的数据的运用事例
1-17 购买了这款商品的顾客还同时购买了这样的商品
1-18 根据数据进行不同的定价
1-19 从小规模出发进行尝试
1-20 持续不断地谋求改善
1-21 先行确定目标，之后有策略地进行实施
1-22 把握与数据相关的人
试一试 尝试一下对使用数据的事例进行调查吧
第2章 数据的基础
第3章 数据处理与充分利用
第4章 需要了解的统计学知识
第5章 需要了解的有关人工智能的知识
第6章 有关安全与隐私的问题

我们开始使用“数据科学
家”一词，已经是十多年之
前的事了。与此同时，“数
据科学”这个词也常常被人
提及。伴随人工智能（AI）
、物联网（Intermet of
Things, IOT）技术越来越
受关注，投身数据分析工作
的信息技术（IT）工程师与
日俱增。在越来越多的案例
中，人们借鉴他人的分析结
果实现了系统化。人类在商
业活动中广泛运用数据的时
代或许即将到来。
人们对于分析稍有了解
，就容易产生使用高级分析
方法的想法。然而，即便我
们采用了高级分析方法，如
果信息接收方不能理解这样
的方法，那也是毫无意义的
。
从事分析工作的人原本
就了解各种分析方法，对于
新的方法，通过调查也能达
到熟悉的程度，可是，信息
接收方对于分析方法并不熟
悉。
因此，在采用不同的方
法得到的结论相同时，我们
应该采用简单的方法。有时
我们无须使用高级统计方法
、机器学习方法，仅仅绘制
简单的图形就足够了；有时
我们无须进行精确的数值数
据分析，而是使用简略的图
解方式就足够了。
不过，我所要表达的绝
不是信息接收方无须进行任
何学习。信息接收方不能只
图自己方便，一味要求对方
使用简单的分析方法。从事
分析工作的一方需要学习，
信息接收方也需要学习。
在这本书中，我采用图
解方式针对各种各样的分析
方法进行了概要介绍。因为
只是进行了概要介绍，所以
那些想要详细了解各种分析
方法的读者还是需要阅读其
他的专业图书。如果各位只
是想了解现在都有哪些分析
方法，这些方法各自有哪些
特点，那么阅读这本书就足
够了。敬请各位在把握数据
的分析方法和处理要点的基
础上，对手上的数据充分加
以利用。
增井敏克