本記事では、データ分析の知識・考え方が学べるおすすめの参考書を紹介しています。
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表紙がイラストをたくさん使っているから、内容も初心者向けだろうと思い購入してみたら、図解での説明が少なく文字で埋め尽くされている参考書だった。。なんてこともありますので。
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Contents
おすすめ参考書
データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
- 統計学とは
- 母集団と標本
- 統計分析の基礎
- 推測統計〜信頼区間
- 仮説検定
- 様々な仮説検定
- 回帰と相関
- 統計モデリング
- 仮説検定における注意点
- 因果と相関
- ベイズ統計
- 統計分析に関わるその他の手法
- モデル
初学者にもわかるようにとても丁寧に書かれています。一般的な書籍で記述されている統計学だけでなく、データ分析に必要な解析手法についても網羅的に解説されています。仮説検定における注意点を1章使い説明しており、仮説検定にまつわる問題点について触れており良かったです。
引用元:Amazonレビュー
統計入門者が躓きやすい母集団推定や検定の考え方について、厳密な数学的説明に拘らず、非常に分かりやすいように噛み砕いている。まずは全体像を説明してから各論に入る形なので、少し難易度の高い論点も頭に入りやすい。そういった点についてここまで工夫を凝らしている統計入門書には出会ったことがない。あとは図と文章のバランスが良く読みやすい点もgood。統計学を本格的に学びたい人がまず最初に読むべき本だと思う。
引用元:Amazonレビュー
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫!
- 定型データの扱い
- 非定型データの扱い
- 強化学習
- データから知見を得る方法
- 線形回帰分析の深い世界
データ分析に登場する数式を丁寧に説明してくれる。 読みやすい本になっているが、理解するべき数式を飛ばさない充実しており、良い入門書。 また、類書には強化学習の説明がないことが多いが、本書はそこまで扱っていることも魅力。
引用元:Amazonレビュー
網羅的かつ易しく書かれているので、初心者にとっても非常にためになる良書でした。 また各種モデルの歴史なども書かれており、きちんと理解して使えるようになると思います。 ただ単に大量の分析モデルを記載した本はありますが、「こういうときにはコレ」のように実務をベースにおいた本はなかなかないので、データ分析を行うデータサイエンティストやエンジニアにとっては必須の一冊です。
引用元:Amazonレビュー
データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考
- データ分析をビジネスの成功につなげる
- データドリブン思考を身につける
- データドリブンな企業に変革する
組織でのデータ活用を推進する立場として仕事をしておりました(主にデータ基盤構築) 良質な意思決定ができるように目指しておりましたが、どうもうまくいかずずっとモヤモヤしておりました。 この本を読んだことで、意思決定のプロセスを整理する方法が学べると思います。 これらと併せて「イシューからはじめよ」を読むと良さそうな気がしました。
引用元:Amazonレビュー
本書で提示されている考え方は、必修の常識といえる。 エンジニア側は、データ分析の手法を洗練させることに集中しがち。一方、意思決定層は、データの扱い方を理解していない。 そのため、本書のようにフレームワークとして共有しておかないと、あらゆるデータ分析プロジェクトがポシャる。企業経営の仕組み上、データ分析側よりも、意思決定層の問題が大きいのではないか。
引用元:Amazonレビュー
実践 データ分析の教科書
- データサイエンスの現場
- データサイエンティストになるには
- データサイエンスプロジェクトの進め方 ~失敗しないためには~
- 分野別に学ぶデータサイエンス
- データサイエンスの現場適用とは
- データサイエンティストの未来
データ分析の入門書といえばサンプルデータとアルゴリズムの羅列が多いイメージですが、この本は違います。業務の観点で何をゴールとすべきか、分析結果をどう読み解くか、精度を保つには何に気を付けたらよいかといった内容まで実に具体的に書かれています。不良検知に使った部品の写真までのっていて驚きました。まさにデータ分析の現場のプロでなければ書けない内容だと思います。
引用元:Amazonレビュー
データ分析の代表的な手法がトレースできて良い本だと思います。
引用元:Amazonレビュー
問題解決の最初の一歩 データ分析の教室
- データ分析は“目的”が第一―パンは美味しい。なのに儲からないワケ
- ピボットテーブルはデータ分析の必修ツール―数字が教えてくれた不都合な現実
- データを多角的、立体的に見る方法―ランチのお客さまを取り戻せ!
- データ分析が教えてくれる“次の一手”―売れば売るほど損するパン!?
- 無味乾燥な数字から“意味”を引き出すには―晴れた日はパンをたくさん焼こう
- データに隠された業務改善のヒント―生産性が上がるとみんな幸せ
- 「数値目標」と「実績」のサイクルを回す―夢のしっぽが見えてきた
よくあるエクセル本とは違い、パン屋の再生ストーリーを通してエクセルの使い方を教えてくれるため、エクセルに苦手意識がある人でも読みやすい一冊です。 最初から最後まで「データ分析は目的を達成するための手段」という一貫した強いメッセージがあるので、読み進める中で「自分の目的は何か?」「パン屋再生ストーリーを自分の課題解決にどう活かすか?」と考えさせられる一冊です。
引用元:Amazonレビュー
データ分析やピボットテーブルを学んだのは初めてだったが、初心者にもわかりやすく書かれていてとてもよかった。 図解が丁寧に示されているおかげで操作に迷うこともなく、ピボットテーブルの面白さやすごさを教えてもらえた気がする。
引用元:Amazonレビュー