◇手を動かしながら、理論をやさしく学べる入門書！◇

本書で扱っている手法は、「回帰分析」「数量化1類、2類」「クラスター分析」「主成分分析」「判別分析」「因子分析」です。

多変量解析の基本的な手法を、ひととおり学ぶことができます。

手法のしくみや数式を理解するには、自分の手で問題を解いてみるのが一番です。

本書では各章で、まずはじめに基本問題を手計算で解析します。そこで手法のイメージをつかんだ後に理論構成を学ぶことで、手法の本質を深くスムーズに理解することができます。

1章　多変量解析とは

2章　統計の基礎事項の準備

3章　線形代数の基礎事項の準備

4章　単回帰分析ー別のデータから予測する

5章　重回帰分析ー複数のデータで精度を高める

6章　数量化I 類ー質的変数を量的変数へ

7章　クラスター分析ー似た者どうしに分ける

8章　主成分分析ーデータを要約する

9章　判別分析ーデータが属する集団を判別する

10章　因子分析ー背後にある因子を推測する

あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてきています。科学、ビジネス、学問、スポーツなど、様々な分野において、データの解析は非常に重要な意味を持ちます。そこで必要な“基本的技術”となっているのが「多変量解析」です。本書では、その概略をしっかりつかみ、さらに、どう分析して何が得られるのか、多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その意味を理解できるよう、図版を駆使しながら詳しく丁寧に解説していきます。

“推し”を輝かせるために悪役令嬢を完璧に演じます！

人生を捧げたソシャゲの悪徳姫エルディアに転生した私は、全財産をかけても惜しくない推し達を輝かせるため、ゲームの中の絶対悪になることを決めた。正々堂々悪事を働いた私の努力は実ったはずなのに、最推しが私の側を離れてくれない…!?

花音莉亜先生新作

藍川せりか先生新作

特定のソフトの使い方を解説した「マニュアル本」は，巷（ちまた）にあふれています。しかし，それらは明日には役に立たなくなるかもしれません。もうちょっと基本的なレベルで勉強しておけば，何年たっても，どんな環境でも，役に立つはずです。そう考えて，本書を作りました。

改訂第4版では，クラウドやオンライン会議などの遠隔コラボレーション・コミュニケーションに関する項目を整理し，またPythonの付録を加え，データサイエンスの基礎も学べるように全体を見直しました。

企業のIT担当者は、「情報システム部門（情シス）」に所属するエンジニアであったり、「社内SE」「コーポレートエンジニア」などと呼ばれたりもします。IT担当者の業務は多岐にわたります。会社内の業務用のパソコンの手配やネットワーク機器の整備だけでなく、社内のセキュリティ対策や業務システムの導入、システム制作の窓口になることもありえます。そこで本書では、IT担当者が知っておきたい基礎知識について解説していきます。

1章. パソコンと周辺機器を用意する

2章. 社内インフラを整備する

3章. 情報セキュリティを強化する

4章. 業務システムを導入する

5章. システム開発を外部の業者に委託する

それぞれのテーマごとに本が一冊書けるほど、専門性の高い知識が必要な分野ではありますが、これらの経験を一切持たない方が、IT担当者として業務を行っていく上で必要最低限となる知識を解説していきます。

第1章 パソコンと周辺機器を用意する

1.1 パソコンの調達

1.2 CPU

1.3 メモリとディスク

1.4 OS

1.5 アプリケーション

1.6 ディスプレイとプロジェクタ

1.7 その他の周辺機器とドライバ

1.8 スマートデバイス

第2章 社内インフラを整備する

2.1 ネットワークの基本

2.2 IPアドレス

2.3 ルーターとスイッチ

2.4 有線LANと無線LAN

2.5 VPN

2.6 サーバーの種類

2.7 電話

2.8 社内インフラの運用管理

第3章 情報セキュリティを強化する

3.1 情報セキュリティとは

3.2 マルウェアの脅威と対策

3.3 不正アクセスの脅威と対策

3.4 アカウント管理と権限

3.5 情報セキュリティポリシーの制定と運用

3.6 情報セキュリティリテラシーと企業

第4章 業務システムを導入する

4.1 システムの導入形態

4.2 グループウェア

4.3 その他の業務システム

第5章 システム開発を外部の業者に委託する

5.1 システム開発と契約形態

5.2 見積と契約

5.3 要求分析と要件定義

5.4 設計と開発

5.5 納品と検収