特集：データサイエンティスト講座

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  アクションにつながなければ意味がない--分析結果レポートのコツ

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  何を読み取るのかが重要--統計言語「R」でクラスター分析

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  統計解析ソフト「R」で取り組む回帰分析

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  統計解析ソフト「R」を使う--環境構築と利用方法の基本

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  分析結果を可視化するグラフ--その用途と注意点（後編）

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  分析結果を可視化するグラフ--その用途と注意点（前編）

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  データ分析の実際--果実を収穫するために

  データ分析を現実的な視点から言うと「荒涼とした草原から果実を収穫する」ことだ。今回は、データ分析の実際の手順などを開設する。

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  落とし穴を回避する―データの読み方、考え方

  データはあくまで記号の羅列です。それぞれに意味があり、適切なコンテキスト（背景や意味）を読み取れなければ、正しいデータ分析はできません。そこで、今回はデータの基本的な尺度や統計量などを説明します。

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  ビッグデータかサンプリングか--起き始めている発想の転換

  ビッグデータ分析に対して「サンプリング調査でいいのではないか」との意見がある。これについて、利用企業の考え方を交えて考察した。

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  統計学はなぜ重要なのか--推測統計と記述統計からビッグデータを考える

  ビッグデータとは何かを解説し、そこからマーケティングへつなげるためにどういったことが大切なのか、統計学の存在とあわせて考えてみます。

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  データの科学--勘に頼らない意志決定を

  データ分析は普段からデータをあつかう専門家だけでなく、ビジネスにかかわる人の多くがを学んでおくべきスキルである。