【内容紹介】
本書は日本統計学会による統計検定「データサイエンス基礎」の公認テキストです。
急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。
「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。
この試験は、データサイエンスとその応用分野の専門家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・社会人を問わず、AI・デジタル社会の共通スキルである「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。
本書はこの「データサイエンス基礎」の出題範囲に対応したテキストです。統計のテキストとしての内容以外にも、問題に使用するデータセットがダウンロードでき、Excelでの処理の仕方や、その手順を動画で確認できるQRコードなど、試験での解答能力とともに実践できるデータアナリティクス能力が身につく内容になっています。
【目次】
PART 1 データサイエンスの基本
第1章 データの構造化とデータマネジメント
1 データアナリティクスと問題解決
2 構造化データと非構造化データ
3 データマネジメント
PART 2 質的データのアナリティクス
第2章 重点志向とパレート分析
1 パレート分析の手順とパレート表
2 層別パレート分析
3 問題の解答と演習問題
第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
3 問題の解答と演習問題
PART 3 量的データのアナリティクス
第4章 分析構造の把握と基本統計量
1 分布の把握
2 基本統計量
3 グラフと統計量
4 代表的な変数変換
5 問題の解答と演習問題
第5章 相関・予測と回帰分析
1 相関分析
2 回帰分析
3 問題の解答と演習問題
PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス
第6章 確率に基づく判断
1 二項分布を用いた分析
2 正規分布を用いた分析
3 いろいろな確率分布を用いた分析
4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
5 問題の解答と演習問題
第7章 統計的な推測
1 推定に伴う誤差
2 区間推定
3 仮説検定の考え方
4 仮説検定
5 問題の解答と演習問題
PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス
第8章 時系列データの分析
1 指数・増減率・成長率
2 問題の解答と演習問題
3 移動平均・季節調整・寄与度分解
4 問題の解答と演習問題
第9章 テキストデータの分析
1 文書データの処理
2 文書データの統計処理
3 問題の解答と演習問題
第10章 シミュレーションと乱数
1 シミュレーション
2 代表的なシミュレーション
3 問題の解答と演習問題
PART 6 実践模擬問題
第11章 模擬問題と解答
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