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数理モデリング入門 ファイブ・ステップ法

数理モデリング入門 ファイブステップ法

最近、業務で本格的にデータ分析ができるようになり、いろいろ勉強しています。
統計学の知識においてもまだまだ抜けているところが多く、実務での経験を積みながらも、包括的な勉強の必要性をヒシヒシと感じている毎日ですが、日々の成長も感じられてそれなりに有意義な時間を過ごしています。

どのような分析をするにしても数理モデルを構築し問題を解くというプロセスには共通したものがあると思い、それについてまとめられている本がないかと探していて見つけた本です。

数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法― 原著第4版

数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法― 原著第4版



タイトルに入門とついている通り、確かに数学的に難しいことはなく学部レベルの数学知識で読める本です。
扱っているテーマは大きく分けて3つで、それぞれ最適化、動的モデル、確率モデルとなっています。どれも具体的な例題をベースに議論が展開され、わかりやすいです。
この本で得られるのは、これら3つの数理モデルを構築する際の思考プロセスの進め方と、その初歩としての具体的手法の解説です。
思考プロセスは、どれにも共通した5つのステップとなっており、それをタイトルにもなっているファイブステップ法という名前で呼んでいます。ファイブステップ法は具体的には、下記の5つとなります。

1.問題を設定する
2.数理モデルの手法を選ぶ
3.モデルを定式化する
4.モデルを解く
5.問題の解答を出す


こうやってステップを書き出すと、データ分析に限らず、問題解決の手法として当たり前にも感じられる内容なのですが、これを5つもステップとして意識することでちゃんと整理して問題に取り組みましょうという話です。
各手法や指標などを理論的には理解していても実際の分析経験の浅い自分としては、いままでもやっとして、なんとなくで進めていた分析を、ちゃんと整理してある程度枠組み化できるような気がしました。特に、なんとなくデータを見るだけだと何も進まないまま、時間が過ぎてしまうことが多々あったので、ちゃんと解決すべき問題を言語化、数式化する努力が大事なんだなと、改めて感じながら読んでいます。
まだ全部読んでないので、読み進めて特に気になる内容あればまたここに備忘録として記載していきたいと思っています。

 

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