『10年戦えるデータ分析入門
この書籍の趣旨は、データベース操作言語 SQL を使って分析を行いビジネスに役立てようというもの。
なぜSQLを使うのか (どうして Excel や R や C++ ではいけないのか) という根本的な疑問に対して、著者は第1章の冒頭から SQL を使うことが適当である事の明確な根拠を提示します。
第2章でリレーショナルデータベースについての導入が行われ、以後のページの大半を占める第1部は日常業務で便利なデータの探索や集計の具体的な実行方法の解説に費やされます。
普段は意図して触れていませんが私もソフトウェア開発に携わる者なので、これだけであれば本書に内容的な新規性を見出す事はなかったでしょう。
本書が特徴的であるのは、検索したデータを表示する際に「limit節で表示行数を絞る (48p) 」などの具体的なアドバイスや HAVING や GROUP BY などの「select文の節の実行順序 (77p) 」など、自明であると思われている (事が多い) が故に省略されがちな項目についても丁寧に記述されている点です。
先述の SQL (リレーショナルデータベース) を使う事が適当である理由とも合わせて、データ分析よりもむしろデータベースに初めて触れる人に最初に読んでもらいたい本であると思われた事が、本書を購入した実の理由です。
本書では「正規化」と「テーブル作成」という言葉こそ登場しますが、具体的な正規形や論理設計の詳細には触れられていません。まして通読中に物理設計やパフォーマンスを意識する事は基本的にはありません。
こうした割り切った構成で、集計表の作成など日常業務で頻繁に使われるデータの参照方法に特化している点に好感が持てます。
(知らずのうちであったとしても) データベースに触れない日はないほどデータベースが普及している今日では、そこに蓄えられたデータを参照して活用できるようになる事が第一で、新規にデータベースを設計する為の技術は必要になってから学べば良いからです。
そうした意味で第1部を読み終えた後に更にテーマを深化させた内容としてお勧めしたいのが、『達人に学ぶ SQL徹底指南書
CASE式を使った条件分岐から始まり、行列変換、行間比較、集合演算など、SQL だけでここまで表現 (分析) できるのかと感嘆し、長すぎる 学生生活の中で何度も読み直したものですが、データ分析のためのSQL技術書という点で本書の延長上に位置する内容となっています。
一方、SQLを用いた分析システム構築について触れた第2部については、一転して概念の導入的な記述が増えます。一つ一つのテーマについて具体的に触れていると、それだけで分厚い本が何冊も書ける容量と高度な専門性が要求される内容となってしまい本書の趣旨が曖昧になるので、導入に留めて詳細は他の書籍に譲るという割り切りなのかもしれません。
第2部の内容のみでシステム設計ができる訳ではありませんが、重要な項目は一通り押さえられています。対して本書を通して触れられていない項目には、内部スキーマ、サイジング等のパフォーマンスに関連するもの、相関等の統計的な分析手法、分析結果の可視化と評価等があります。
そうした点を加味しても、本書に対する私の印象は通読するだけの価値があったというものでした。表計算ソフトを日頃から常用しており、入力する行数が増えてくるとパソコンの反応が鈍くなって埒が明かないと思う人にとっては、SQLの利用により劇的に作業効率が上昇する事も十分に考えられる為、本書を上梓して下さった著者に賞賛を送りたい気分でさえあります。
本書の参考文献には挙げられていませんが、経営視点からのデータ分析について私は個人的に『14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書
統計学については『統計学入門
機械学習については ベイズの 定番 Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
中でも個人的にお勧めなのが『言語処理のための機械学習入門
必要な数学的知識 (最適化・確率・情報量) から始まり、深層学習の登場以前の種々の手法について丁寧に解説されています。
