最近勉強中の統計学とかデータを使えるようになるために勉強している書籍4冊


すいません、タイトルはあとづけです。
まとまった書籍紹介の内容ではないので、軽く読み流してください。

最近勉強している統計学、
ビジネス統計学下巻で挫折・・・上巻から読み直すことにします。
統計学に興味がある人はどうぞ、これ2冊でかなり統計学に強くなれますよ。


統計学の入門って正規分布の検定が中心で、WEBではなかなかそういったモデルが見つからない。
だからWEBというところではまだ有用性を見いだせてはいないけれど、知ってると使えるにはかなり大きな壁があるので、そこ超えれるように頑張ってます。
知ってるレベルから使えるレベルになればたぶん見える景色は違うと思う。
あと、たくさんの計算式が出てくるけれど完全に覚えなくてもエクセルとかRとかでの使い方を覚えればかなりパワフルなツールになりそう。
今は勉強のためにいちいち計算してるけれど、公式も一応覚えようと思ってるけれど、ほとんどはExcelの一つの関数で全部出てきたりするからなかなか本気で覚える気にはならない、というか覚えなくていいと思います。

重回帰分析とかに入るとWEB解析でも使えそうだけれど、
その前の単回帰分析で意味わからんくなったので上巻に戻るなのです。
使えるまではまだまだです・・・。

あと、WEBで出てくるデータって「べき分布」が多いようなのでその辺りも勉強したい。
よく似たのに80:20のパレートの法則とかよく聞くと思うけれど、一部の要素がその大部分を独占している状態。
80を占めている20の重要な要素にアクセスできることができれば効率いいよねって話。

また、Amazonとかでもあるレコメンド機能はベイズ推定が絡んでくるとか、
なんか読んでると果てしないな・・と思ったりしていますが、これまで自分の中でブラックボックスだったものを知るっていうのもそれは楽しいです。

そんな流れで、今日も書籍を3冊買いました。
ここ2カ月ほどでかなり本買いましたが、
データを使ったエビデンスを元にした対応の重要性が自分の中で生まれて、
それをベースとした運用サービスをしていきたいと考えてるので、
勉強したことがダイレクトに仕事の結果につながると考えて頑張ります。

ということで、データ・ドリブン・マーケティングの本を買いました。
まだ読んでないけれど、よさそう。

で、今やってることから多少つながるAIの話。
一度やってみて離れてたディープラーニングの本も買っちゃいました。

完全に評価見て買った部類ですが、
買ったいじょうは勉強しようっと。

これで食べていこうとは思っていないので、
深く入り込みすぎずに、ある程度で見極めて退散するとは思います。

本当はAnalyticsの話を書く予定でしたが前置きが長くなりすぎたので終わり。
またAnalyticsのことはまた明日でも書きます。