Excel で学べるデータサイエンス入門講義

ビッグデータや AI による社会の変化、データ分析＆活用の基礎がまるわかり! 文系・理系を問わず身につけるべき「現代社会の必須教養」をやさしく解説。 ビジネスの現場では今、データサイエンスや AI を理解し、活用できる人材が求められています。政府もそのような人材の育成を重視して、 2025 年までにすべての大学・高等専門学校生が初級レベルの数理・データサイエンス・ AI を習得するという目標を掲げました。文部科学省などは「数理・データサイエンス・ AI 教育プログラム認定制度 (リテラシーレベル) 」を開始して、大学などでのデータサイエンス・ AI 教育を支援しています。データサイエンスや AI の授業を文系・理系を問わず必修化する大学も目立つようになりました。 これからの社会 (Society 5.0) では、データサイエンス・ AI の知識は“常識”であり、誰もが持つべき必修のスキルなのです。本書は、その入門書として、データサイエンス・ AI の活用動向から、基本的なデータリテラシー、さらに統計やデータ分析の基礎までを学べるように構成しました。 「数理・データサイエンス・ AI (リテラシーレベル) モデルカリキュラム」に対応すべく、第 1 章ではデータや AI がいかに活用され、社会に変革をもたらしているのかを紹介。またそれらを活用するうえでの留意事項を解説しています。そして第 2 章からは、多くの人にとって身近な「 Excel 」というツールを使い、データ分析を実践的に学習します。第 2 章では統計学の基礎、第 3 章ではマクロ (VBA) を使った自動化の方法、第 4 章ではマクロによるシミュレーション、第 5 章では統計的推定、検定などについて学びます。 学習に当たっては、ホームページで公開しているサンプルファイルを用いて、実践的・体験的に Excel を使ったデータ分析やシミュレーションを練習できます。 執筆は、日本で初めてデータサイエンス学部を設置し、データサイエンス・ AI 教育の最先端を行く滋賀大学の笛田薫教授と松井秀俊准教授。同大学の入門講座を 1 冊に凝縮しました。ぜひ本書を手に、データサイエンスの世界に足を踏み入れてください。 第 1 章 社会におけるデータ・ AI の利活用 ・社会で活用が進むデータ ・飛躍する AI (人工知能) の技術 ・社会を変える AI ・ AI とデータ利用の落とし穴 第 2 章 Excel で始めるデータ分析の基本 ・ Excel の長所と計算の基本 ・代表値の計算 ・度数分布表とヒストグラム ・相関と回帰 第 3 章 Excel VBA の活用 ・ Excel VBA 入門 ・ Excel 処理の自動化 第 4 章 Excel を使ったシミュレーション ・モンティ・ホール問題 ・モンテカルロ法 第 5 章 さまざまな統計分析 ・時系列データ解析 ・確率分布 ・ロジスティック回帰 ・連続型確率分布 ・統計的推定 ・統計的検定