本書は、文系の学生がデータサイエンス・AIを学びはじめるための教科書です。データと経済社会のかかわりを理解し、その上で実務でデータを扱い利用するための基礎知識・ノウハウを身につけることができます。数学・統計学に苦手意識をもつ方のため、本書では以下の工夫を行いました。・はじめにデータと経済社会とのかかわりを具体的に説明し、まずは経済社会におけるデータの重要性を理解できるようにしました。・数学は極力使わず、数式が必要な場合には算数レベルにとどめました。・通例でははじめに扱われることの多い「統計学」は挫折してしまうことが多いため、本編では扱わず付録にまわしました。・数学・統計学が苦手でもICTはそれなりにできることを実例を通じて実感できるようにしました。・扱うデータ・図表は実務で使うものにしました。また、本書は「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」を概ねカバーしています。【主要目次】第I部　データを取り巻く環境（デジタルエコノミー）を知る　第1章　データと政府規制　第2章　データ関連技術の進展　第3章　データと諸制度　第4章　データの社会的側面第II部　データを扱う・利用する　第5章　データを読み取る　第6章　データを作る・集める　第7章　データを前処理・集計する　第8章　データを加工する　第9章　データを管理する　第10章　データを分析する付録　記述統計／統計的検定／統計的推定

第I部　データを取り巻く環境（デジタルエコノミー）を知る 第1章　データと政府規制 1.1　「データは新たな石油」：独禁法とプラットフォーマー問題 1.2　シェアリングエコノミーと政府規制 1.3　DXと政府の対応 第2章　データ関連技術の進展 2.1　情報の移動 2.2　人・モノの移動 2.3　カネの移動 2.4　Virtualな世界へ 第3章　データと諸制度 3.1　中央銀行デジタル通貨 3.2　デジタル課税 3.3　個人情報保護 3.4　ターゲティング広告・コンテンツ規制 第4章　データの社会的側面 4.1　情報セキュリティ 4.2　AIと雇用・規制 第II部　データを扱う・利用する 第5章　データを読み取る 5.1　優れた可視化の例をたくさんみることの重要性 5.2　基本となるGDPの概要 5.3　政府の月例経済報告の見方 5.4　月例経済報告閣僚会議資料の可視化の実例 第6章　データを作る・集める 6.1　作り方・集め方からみたさまざまな「データ」 6.2　統計はどうやって作るのか 6.3　オープン統計データのダウンロード 6.4　自ら調査票を作って回収 6.5　ビッグデータの活用 第7章　データを前処理・集計する 7.1　データの存在の確認 7.2　データの前処理 7.3　データの集計 第8章　データを加工する 8.1　季節変動とその除去法 8.2　不規則変動とその除去 8.3　名目と実質 8.4　寄与度 8.5　年率換算 第9章　データを管理する 9.1　機密保持 9.2　RDB 第10章　データを分析する 10.1　前提としての「データを表現する」 10.2　手法の全体像 10.3　各手法の概略(回帰、ニューラルネットワークを除く) 10.4　回帰分析 10.5　ニューラルネットワーク 10.6　モデルの評価方法 付録 A.1　いわゆる「統計学」を付録とした趣旨 A.2　記述統計 A.3　統計的検定 A.4　統計的推定