すべての大学生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得するという政府発表の目標に対応した書籍です。

•はじめに •目次 •学習環境について •本書の最新情報および学習ファイルについて 第1章　データ活用と必要なスキル •01 どうして「データ活用力」が期待されるのか •02 データと分析結果を対応付けて考えよう •03 分析結果を利用する人になりきって考える •04 データ分析のための武器を身に付けよう：Excel のススメ 第2章　データの準備とデータのタイプ •01 ネットでデータを探してみよう •02 アンケートデータを使ってみよう •03 データの対象をしっかり理解し、説明する •04 3つのデータの形 第3章　アンケートデータを要約しよう •01 データの要約とは何か •02 Excel で要約してみる •03 グラフでデータを視覚化しよう •04 ストーリーを考えてデータを分析しよう 第4章　質的変数の分析へ •01 質的データを比較する •02 プレゼンするために「仮説」を持とう •03 分析結果を解釈して「ファインディング」を伝えよう •04 データによる仮説の検証に突っ込みを入れてみよう 第5章　量的変数を代表値で要約する •01 平均値を活用しよう •02 平均値を計算する際は、分布も確認しよう •03 度数分布とヒストグラムを活用しよう 第6章　量的変数をばらつきで要約する •01 ばらつきを数値化する •02 売り上げデータを分析しよう •03 一部のデータでは誤差を加味しよう 第7章　平均と標準偏差を活用しよう •01 新しい変数を作って差別化しよう •02 異なる単位の変数を比較する •03 ずれの大きな値にチャンスを見つけよう •04 外れ値をもっと活用しよう 第8章　量的データを比較する •01 2つの平均値を比較しよう •02 「たまたま」を加味して比較しよう •03 「たまたま」を客観的に評価しよう（仮説検定の利用） •04 ばらつきも比較してみよう 第9章　平均値の比較をアイデア評価に応用する •01 アイデア評価のためにデータを集めよう •02 集めたデータでアイデア評価をしよう •03 対応ありのデータでアイデア評価をしよう 第10章　散布図を活用して関係性を分析する •01 人事評価データを分析しよう •02 散布図から似ている評価を特定する •03 相関分析を応用しよう 第11章　回帰分析を活用して関係性を分析する •01 価格と売上個数の関係を分析しよう •02 散布図に直線を当てはめてみよう •03 予測では説明できない部分に注目しよう •04 分析ツールを使って回帰分析をしてみよう 第12章　関係性の分析で改善点を見つけよう •01 満足度調査データを集めよう •02 満足度と重要度をペアにした散布図を描こう •03 相関と回帰分析を活用した分析をしてみよう •04 原因変数を複数同時に検討しよう 第13章　時系列データを分析しよう •01 経済データを分析してみよう •02 トレンドがあるデータでの「いつも」って何？ •03 繰り返しパターンがある時系列データには注意しよう 第14章　データ分析を活用するために知っておきたいポイント •01 データ分析の結果を伝えよう •02 分析手法の全体像を知っておこう •03 さらなる学習のために 索引