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データ分析のおすすめ書籍16選｜入門書や実践向けまでを幅広く紹介
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データ分析のおすすめ書籍16選｜入門書や実践向けまでを幅広く紹介
記載されている内容は2022年03月25日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。
また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。
初回公開日：2022年03月25日
更新日：2024年03月07日
データ分析ってなに？
データ分析とは膨大な情報や数値、文字などを収集し、収集したデータを分析・整理・成形・取捨選択することです。分析をすることにより、整理された数値データや、客観的事実に基づいた企業の課題や問題点を洗いすことができます。
データ分析を行う際には、分析の目的や目標を明確にし、ビジネスとして活用できる情報を抽出することが重要です。
データ分析のおすすめ書籍16選
データ分析の役割は、経営戦略や顧客ターゲット層の選定など多岐にわたります。これらを行うためには、基礎知識や分析手法を把握しておく必要があるでしょう。
ここからは、データ分析の基礎知識や分析手法などを学習できる書籍を紹介します。
1：課題解決のための情報収集
「課題解決のための情報収集」は、さまざまな情報を収集し、戦略化・取捨選択・加工し課題解決するための手順がわかりやすく記載されています。
課題によっては情報収集・情報分析の方法が異なるため、あらゆる角度から情報を収集し、情報をわかりやすく加工することが重要です。情報収集の基本的な知識を必要とする方におすすめの書籍です。
2：会社を変える分析の力
「会社を変える分析の力」は、データ分析における重要性を説いており、データ分析には仕事の効率化、売上大幅アップなど企業を変革するくらいのインパクトがあると記載されています。
データ分析には数学的能力が必ずしも必要ではなく、「見つける力」「解く力」「使わせる力」といった能力が重要であると書かれています。
3：統計学が最強の学問である
「統計学が最強の学問である」は、統計学があらゆる学問やビジネスで影響力をもっているなど、統計学の魅力や可能性を記載している書籍です。
本書を読むことにより、統計学が最強の学問である理由やデータ解析の重要性など、高度な統計学を学べるでしょう。
4：マーケティングリサーチとデータ分析の基本
「マーケティングリサーチとデータ分析の基本」は、これからマーケティングリサーチやデータ分析を始める方におすすめの書籍です。ビジネスにおけるデータ分析の重要性やデータ分析の始め方など、初心者の方にもわかりやすく記載されています。
5：データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
「データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために」は、これからデータ分析を始める初学者の方向けの書籍です。数理モデルを始め、「時系列モデル」「機械学習モデル」「強化学習モデル」など、さまざまなモデリング手法が紹介されています。
6：マネー・ボール
「マネー・ボール」は、タイトルの通り野球を題材としており、データ分析を行うことで資金力がなくても強いチームを作り上げたことが記載されています。
この書籍では野球を例にしていますが、データを正しく解釈し正しい判断をすることでビジネスに役立つと書かれています。
7：意思決定のための「分析の技術」
「意思決定のための「分析の技術」」は、分析技術を習得・改善することで最適の経営判断ができると記載されている書籍です。
4つの分析の基本をもとに、バラツキがあるものやあやふやなものなど、複数の切り口で考える必要があると説いています。
8：本物のデータ分析力が身に付く本
「本物のデータ分析力が身に付く本」は、書き込み式の演習を行うことでデータ分析力が身に付く支援ツールとなっている書籍です。
また、大阪ガスのデータ分析部門が20年近くかけて積み上げた知識をわかりやすく紹介しており、Excelで簡単にできるデータ分析も紹介しています。
9：統計学入門 完全独習
「統計学入門 完全独習」は、統計学を体系的に学習できる入門書であり、理系の方だけでなく文系の方でも学習できる書籍です。穴埋め式の練習問題を解くことで理解を深め、統計学の基本的な知識を習得できる構成になっています。
これから統計学を仕事で使う方、統計学の知識を深めたい方におすすめといえるでしょう。
10：日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書
「日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書」は、日産自動車で勤めていたカルロス・ゴーン氏や外国人役員に助言し、経営を回復させた柏木吉基氏が執筆した書籍です。
本書では、基礎的な分析手法からあらゆるスキルを学べる内容となっています。実務でデータ分析をするすべてのビジネスパーソンに役立つでしょう。
11：データ分析の力 因果関係に迫る思考法
「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」は、因果関係を重点においたデータ分析を記載している書籍です。データから因果関係を導く難しさから、データ分析をビジネスに生かすためにはどのようにすればよいかといった内容まで記載されています。
具体例とビジュアル描写を用いているため、視覚的なデータ分析が分かりやすく解説されています。
12：武器としてのデータ分析力
「武器としてのデータ分析力」は、データ分析を「探索型分析」と「目的型分析」に分け、専門的なソフトを使用しなくても分析が可能であると記載されています。
「探索型分析」とは膨大なデータの山から類似性があるグループやトレンドを見つけマップ化する分析であり、「目的型分析」とはデータの因果関係を整理し、数式化して未来予想をする分析です。
13：確率思考の戦略論
「確率思考の戦略論」には、市場構造や消費者の本質を理解することで、ビジネスが成功する確率の高い戦略を導き出せることが記載されています。
全8項目で構成されており、市場構造の本質を始めとした確率や戦略を重用したマーケティングについて書かれています。
14：戦略的データサイエンス入門 ビジネスに活かすコンセプトとテクニック
「戦略的データサイエンス入門 ビジネスに活かすコンセプトとテクニック」は、データ収集・データ分析における基本的な考え方を始め、データマイニングや回帰分析などの手法についても記載されています。
データ分析の考え方や統計学、回帰分析やオーバーフィッティングなど、この本1冊で基本的な知識を習得できるでしょう。
15：アクセンチュアのプロが教える AI時代の実践データ・アナリティクス
「アクセンチュアのプロが教える AI時代の実践データ・アナリティクス」は、AIやデータサイエンスを導入するための基本的な知識を始め、Pythonを使った機械学習が紹介されています。
AI・データサイエンスの学習を始めたい方や、AIを活用する立場にあるビジネスパーソンの方におすすめといえるでしょう。
16：Excel対応 90分でわかる！日本で一番やさしい「データ分析」超入門
「Excel対応 90分でわかる！日本で一番やさしい「データ分析」超入門」は、データ分析とマーケティングリサーチの基礎知識を中心とした内容が記載されている書籍です。
Excelで対応できるデータ分析を紹介しているため、初学者の方にも理解できる内容となっています。相関係数や回帰分析など、具体的な例をもとに記載されているのが特徴でしょう。
データ分析の主な手法
データ分析にはさまざまな手法があり、属性や分類など、分析対象によって手法が異なります。ここからは、さまざまな事例に対して活用できる7つの手法を紹介していきます。
クラスター分析
クラスター分析とは、さまざまなものが混ざり合っているグループの中から互いに似たものを集め、対象を分類する方法です。対象は性別・年齢・在住地域といったデータではなく、意識や価値観といった不明瞭な指標によって分類を行います。
クラスター分析では、似ている対象をいくつかの集団にまとめる「階層クラスター分析」と集団同士から似たものを同じ集団に入るように分割する「非階層クラスター分析」の2つの方法を用います。
潜在クラス分析
潜在クラス分析とは、数値などの量的データだけでなく数値以外の質的データを統計的に分ける方法です。さまざまな性質の変数が潜在した膨大なデータを分析するため、他の分析方法よりも幅広い分野で活用できます。
また、潜在クラス分析は、量的データ・質的データを用いるため、前述したクラスター分析よりも統計学的な分析が可能でしょう。
決定木分析
決定木分析とは、企業目標や課題を解決するために関連度の高い項目から順に分けて、ツリー状に表現する分析手法です。決定木分析では、複数のデータの中からパターンや構造を抽出する手法でもあります。
顧客の分類やターゲット層の選別、購入者・非購入者の予測などにも使えるため、機械学習や設計、マーケティングなどのさまざまな分野で活用できます。
クロス集計
クロス集計とは2つ以上の質問項目の回答結果をかけ合わせて、回答者の属性ごとに集計して分析する手法です。集計したデータを細分化して把握できるため、さまざまな角度から客観的に見られるでしょう。
クロス集計を活用すると、全体では見えてこなかった属性ごとの細かい違いが浮き彫りになるため、顧客層・ターゲット層など視覚的に改善することも可能です。
ランダムフォレスト
ランダムフォレストとは、前述した決定木分析を複数活用し、精度の高いデータの分析ができる手法です。また、ランダムフォレストの学習方法の1つである「アンサンブル学習」と呼ばれる方法によって、個々で学習したものを複合させ、より精度の高い分析が可能になります。
ランダムフォレストは、分類・回帰といった機械学習を行うため、データ量が多くても効率的にデータを識別・計算することが可能です。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、説明変数から目的変数が起こる確率を説明・予測できる手法です。説明変数は何かの原因となっているデータを指し、目的変数は原因を受けて発生した結果となっているデータを指します。
具体的には、消費者が陳列されている商品（説明変数）をどのような理由で購入するのか（目的変数）という分析ができます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、「仮にこうなったら、こうなるだろう」という関連性を見つけ出す分析手法です。マシーンラーニングモデルの形式によって行われ、IF（仮に～なら）、THEN（こうなる）の関係性が強いパターンを視覚的に抽出します。
主に購買行動で用いられることが多く、顧客が1つの商品を購入する際、他の商品を購入するといったパターンを分析したり、店頭で購入するカゴの中身を推測したりといった分析を行います。
データ分析におすすめの書籍を参考にしよう
膨大な情報や数値などさまざまな情報を収集し、収集したデータを分析・整理し、形を整えつつ取捨選択することで、経営戦略や企業の課題・問題点を洗い出すことが可能です。
データ分析を行う際には、分析の目的や目標を明確にし、ビジネスとして活用できる情報を抽出することが重要です。今回紹介した書籍やデータ分析の手法を参考に、データ分析の知識を習得してみてはいかがでしょうか。
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