ビジネスにおけるデータ分析の重要性が叫ばれるようになって久しい。さらに最近ではビッグデータに注目が集るようになり，データ分析の需要は高まる一方である。本書はビジネスにおけるデータ分析を，その要件定義から分析システムの構築に至るまで，豊富な事例を紹介しつつ詳述した解説書である。
前半は，ビジネスで分析を進める際の要件定義から始まり，データの集め方，集めたデータの前処理の方法，そしてデータマイニング・機械学習の手法を用いた分析結果の解釈・レポーティングについて解説している。後半は事例紹介を交えつつ，テキストマイニング，データベースとの連携，プライバシーへの配慮といった発展的な話題で構成されている。 本書を通じて，読者はビジネスにおいてどのようにデータを集めて分析し，システムとして確立していくかについて学ぶことができる。企業におけるデータ分析のあり方を学びたい初心者はもちろんのこと，企業の第一線で分析を手掛けてきた分析者が，マネージャクラスとして新たな道に進む際に，自分の知識を再確認するためにも有用である。
[原著：David Nettleton, Commercial Data Mining: Processing, Analysis and Modeling for Predictive Analytics Projects, Elsevier, 2014.］
第1章 はじめに
第2章 ビジネス課題
イントロダクション
プロジェクトを実行可能なものとするための指針
データの利用可能性におけるプロジェクトの実行可能性?特殊な検討事項
プロジェクトの利益に影響する因子
プロジェクトのコストに影響を与える因子
例1：カスタマーコールセンター?目的：顧客クレームへの対応
ストロング氏のプロジェクトにおける利益およびコストの総括
例2：オンラインミュージックアプリの事例?目的：モバイルデバイスにおける広告効果
メロディオンライン社のプロジェクトに関する利益とコストの総括
まとめ
第3章 さまざまなデータソースや情報を組み合わせる
イントロダクション
製品やサービスに関するデータ
サーベイとアンケート
サーベイとアンケート：データテーブルの実装について
フォームを設計する際に気をつけること
ポイントカード/お客様カード
ポイントカードの登録フォーム：データテーブルの構成
デモグラフィックデータ
国勢調査（2010 年の
