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公開：2024-08-01

インプレスがデータ分析のSQLレシピ本を発売、小規模データの前処理・分析技術を網羅的に解説

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• インプレスがSQLレシピ本を8月5日に発売
• 小規模データの前処理・分析技術を解説
• エンジニアやビジネスパーソン向けの実用書

データ分析に強くなるSQLレシピ本の詳細

インプレスは、SQLで小規模データを扱うエンジニアやビジネスパーソン向けの書籍『データ分析に強くなるSQLレシピ　小規模データの前処理・分析の書き方＆テクニック』を2024年8月5日に発売すると発表した。本書は、数百件から数万件程度の小規模なデータを想定し、それらデータの前処理や分析を行うSQLの書き方やテクニックをレシピとしてまとめている。^[1]

本書の内容は、基本的なSQL操作から応用的な技術まで幅広く網羅されている。具体的には、合計や平均、最小値・最大値の計算、小数処理、グループ集計、重複除外、日付・文字列処理、条件分岐などの基本操作から、複数テーブルの結合やサブクエリ、外れ値・欠損値処理、データの分布調査、RFM分析やアソシエーション分析などの高度な分析手法まで、実用的なサンプルコードとともに解説されている。

本書は、数万件程度までの小規模データを使ってSQLでデータ分析をしたい方や、SQLによる小規模データの前処理や分析の基本やテクニックを学びたい方に特におすすめだ。また、エンジニア、データサイエンティスト、マーケター、ビジネスパーソンなど、日常業務でちょっとしたデータ分析をする方にも役立つ内容となっている。

RFM分析について

RFM分析とは、顧客の購買行動を分析するマーケティング手法のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• Recency（最新購買日）、Frequency（購買頻度）、Monetary（購買金額）の3指標を使用
• 顧客をセグメント化し、効果的なマーケティング戦略を立案可能
• SQLを用いてデータベースから直接分析を行うことができる

RFM分析は、顧客の購買履歴データを基に、最後に購入してからの経過期間（Recency）、購入頻度（Frequency）、累計購入金額（Monetary）の3つの指標を組み合わせて顧客を分類する手法だ。この分析により、優良顧客の特定や離反しそうな顧客の把握が可能となり、それぞれの顧客群に適したアプローチを行うことで、効率的な顧客管理とマーケティング施策の実施につながる。

SQLレシピ本の活用に関する考察

今後、データ分析スキルの需要がさらに高まる中で、SQLレシピ本の活用によって生じる可能性がある問題の一つに、過度な依存が挙げられる。レシピに頼りすぎると、真の問題解決力や創造的なデータ活用能力が育たない恐れがある。そのため、レシピを参考にしつつも、各自のビジネス課題に合わせてカスタマイズする力を養うことが重要だ。

SQLレシピ本の今後の展開として、クラウドデータベースや NoSQL との連携に関する内容の追加が期待される。データ環境の多様化に伴い、従来のリレーショナルデータベースだけでなく、様々なデータストアを横断的に扱うスキルが求められるようになるだろう。また、機械学習やAIとの連携方法についても、需要が高まると予想される。

SQLレシピ本を通じたデータリテラシーの向上は、ビジネスパーソンのエンパワーメントにつながる可能性がある。データ分析の敷居を下げることで、より多くの従業員がデータドリブンな意思決定に参加できるようになる。これにより、組織全体のデータ活用力が向上し、イノベーションの創出や業務効率化が促進されることが期待できるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「小規模データの分析で使えるSQLの書き方がわかる！『データ分析に強くなるSQLレシピ　小規模データの前処理・分析の書き方＆テクニック』を8月5日に発売！ | 株式会社インプレスホールディングスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000006036.000005875.html, (参照 24-08-01).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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