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厳選7冊！多変量解析を勉強する上でおすすめな本！
当サイト【スタビジ】の本記事では、推計統計学の発展手法である多変量解析手法を学ぶのにおすすめな書籍をまとめていきます。多変量解析はデータの解釈を行うことに端を発しており、機械学習はデータの予測を行うことに端を発しています。
厳選7冊！時系列分析を勉強する上でおすすめな本！
当サイト【スタビジ】の本記事では、時系列データ分析を勉強するのにオススメな書籍を徹底的に紹介していきます。時系列データは実世界で頻出するデータセットであり、単純な分析では誤った解釈を得てしまいかねません。ぜひ時系列データ分析のエッセンスを学んでビジネスに活かしていきましょう！
厳選7冊！統計学に必要な数学を勉強するためにおすすめな本！
当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学の重要な土台となる数学を勉強するのにおすすめな本を紹介していきます。線形代数や微積の理解をせずに統計学を勉強しても効率が悪いです。ぜひ数学の知識を最低限つけて統計学の学習にのぞみましょう！
厳選14冊！機械学習を勉強する上でおすすめな本！
当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習を勉強するのにオススメな書籍を紹介していきます。機械学習は大量のデータから予測を行うことを得意とする手法群。しっかり機械学習手法の理論から学んでいくことが大事！
厳選14冊！デジタルマーケティングを勉強する上でオススメな本！
当サイト【スタビジ】の本記事では、デジタルマーケティングを学ぶ上でオススメの書籍をまとめていきます！デジタルマーケティングとはいえテクノロジーよりの本とマーケ概論よりの本があります。どちらも理解してこそ真のデジタルマーケターと言えるでしょう！
厳選8冊！ベイズ統計学を勉強する上でおすすめな本・参考書をご紹介！
当サイト【スタビジ】の本記事では、現在ホットな分野である「ベイズ統計学」を学ぶ上でオススメな本をまとめていきます！ベイズ統計学は奥が深く難解な数式も多く登場します。まずはライトに全体像がつかめる書籍から勉強しましょう！
【ビジネスで生きる】厳選8選！ビッグデータ・データ活用の勉強におすすめな本！
当サイト【スタビジ】の本記事では、ビッグデータやAIに関するオススメ書籍をまとめていきます。情報革命が起き、様々な行動がデータとして蓄積されるようになりビッグデータという言葉がバズワードになりました。ビッグデータを取り囲むデータサイエンスの潮流をおさえることが大事です。
回帰分析の理論とRでの実装！
当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学・データサイエンスの基本である回帰分析について理論とRでの実装を見ていきます。回帰分析についてしっかりおさえておくことで機械学習など高度な手法についても理解が深まります。
定常性とは？定常過程/非定常過程についてわかりやすくまとめておく
当サイト【スタビジ】の本記事では、時系列問題で登場する定常の考え方についてまとめていきます。定常過程の考え方から単位根過程の注意点など時系列データを扱う上でのポイントをRで実装しながら見ていきますよー！
【相関/自己共分散】時系列データ分析の基礎と注意点について解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、実務の場で登場することの多い時系列データの分析方法についてカンタンにまとめていきます！時系列要素を加味しないとちゃんとしたモデリングができない状況に陥ります。注意しましょう！
統計的検定とは？具体例と種類について見ていこう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、統計検定の具体例と種類についてまとめていきます。おさえておきたいのはt検定とカイ二乗検定の2つ！この2つの意味と使い方をしっかりおさえておくことでビジネスレベルでは問題ありません。
正則化
正則化手法についてざっくりと説明していきます。
決定木について分かりやすく解説！PythonとRで実装してみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の基本である決定木について見ていきたいと思います。アルゴリズムが分かりやすく実務でもよく使われる手法です。RとPythonでの簡単な実装も合わせておこなっていくので是非チェックしてくださいね！
管理図とは
当サイト【スタビジ】の本記事では、品質管理の分野でよく使われる管理図について徹底的に見ていきます。単変量管理図と多変量管理図の2タイプがあり、多変量管理図は研究も盛んでまだまだこれから新しい手法が登場するでしょう！
【分かりやすく解説】統計的因果推論の手法7つを理解しPythonで実装していこう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、非常に奥が深い分野である統計的因果推論について見ていきたいと思います。相関関係と因果関係は違うということをしっかり理解し、どのように因果を見つけていけばよいか様々な方法を見ていきましょう！
Lasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰を線形回帰と比較して実装してみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、線形回帰・Lasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰についてRでの実装も行いながらまとめていきます。高次元データを分析する際はぜひLasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰を利用してみてくださいね！
radikoのデータ分析基盤を創る：オトナル社 島村知寛氏に聞く、データで進化するラジオの世界
公開日：2021年3月14日 この度、縁がありオトナル社でデータサイエンスチームのリーダーを務める島村知寛さんにインタビ