内容紹介：・必須の基礎知識を身につけるだけでなく、ビジネスの現場で実践的にデータを活用する力も養う！・現実の経済指標、株価データ、不動産データなどを例として、初心者にも扱いやすいＥｘｃｅｌと誰でも使える無料のソフトウェアＲを用いて、操作方法も含めて解説！・「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（ＭＤＡＳＨ）リテラシーレベル」のモデルカリキュラムに対応！【主な内容】第１章　データサイエンスとビジネス第２章　データを読む第３章　データを組み合わせて読む第４章　データを扱う第５章　データを説明する第６章　データを加工する第７章　データから推定する第８章　データサイエンスと最適化第９章　統計モデル入門第１０章　回帰モデルの基本第１１章　回帰分析の理解を深める第１２章　分類の統計モデル第１３章　ツリーモデル第１４章　高次元データと正則化
基礎を学び、実践で活かす！
もくじ情報：第１章　データサイエンスとビジネス；第２章　データを読む；第３章　データを組み合わせて読む；第４章　データを扱う；第５章　データを説明する；第６章　データを加工する；第７章　データから推定する；第８章　データサイエンスと最適化；第９章　統計モデル入門；第１０章　回帰モデルの基本；第１１章　回帰分析の理解を深める；第１２章　分類の統計モデル；第１３章　ツリーモデル；第１４章　高次元データと正則化；付録　連続型確率変数

小暮　厚之(コグレ　アツユキ)
Ｐｈ．Ｄ．ｉｎ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ（Ｙａｌｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）。１９８６年イェール大学大学院統計学研究科博士課程修了。２０２４年定年退職