【要約・書評】『データ分析のための数理モデル入門』を読んだ感想|数理モデルの入門書!

はじめに

こんにちは、CenotenBlogです。

今回は近年話題のデータ分析に関する本。
こちら。

著者は東京大学先端科学技術研究センター特任講師の江崎貴裕さん。

本書から学んだこと

✔︎データ分析で何ができるのか。

✔︎様々な分析手法の全体像と関係性。

✔︎数理モデルを決めるための要素と設計指針。

評価

★★★☆☆

あらすじ・内容

本書では、さまざまなモデリング手法の基礎的な部分を解説するだけでなく、それらをどのように選択して使用すればよいか、そしてモデリングによって得られる結論について初学者が勘違いしやすい事項について丁寧に解説しています。
主な読者層は、「これからデータ分析を始める」、或いは「ある種の分析で結果を出すことはできるが、それが何をやっていることになるのかがモヤモヤする」といった初学者・初級者です。
通常データ分析の文脈では言及されない(しかし重要な)種々の数理手法についても解説することで、ある程度モデリングに慣れた読者が読んでも楽しめる内容を目指しました。

感想

ひとこと感想

自分が使っている数理モデルは適切なのか、また他のモデルの可能性があるとしたら、どう探せばいいのかわからない人向け!

思ったこと・感じたこと

そもそも数理モデルとは何かなど、基礎的なところから丁寧に解説してくれている数理モデルの教科書的な入門書!

初学習者には胸を張ってお薦めできる!
数理モデルを懇切丁寧にわかりやすく解説してくれている一冊!

評価が若干低いのは、僕が本書の推定読者(初学習者)からズレており、途中で飽きてしまったため…

数理モデルをバシバシ使いこなしていきたい人は、本書ではなく別の実践向けの本が良い。

琴線に触れた言葉

データを眺めただけではわからないメカニズムの理解や、予測などの高度な分析・応用が必要なときに数理モデルが活躍する。

数理モデルを決めるために、まず目的と使用できるデータを吟味する。

終わり

社内や研究室内で数理モデルを使用しているが、話についていけず困っている人!
本書では、数理モデルの基礎的な部分を丁寧に解説していますので、初学習者でも知識を身につけることができます!

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