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文系でデータ分析が怖い人は買い。AI・統計・ビッグデータを“数式より意味”で解きほぐし、分析の流れ（問い→データ→前処理→可視化→解釈）をやさしく案内。Excelや業務データの例で腹落ちしやすく、用語で止まらず一歩踏み出せる入門書です。

『文系のためのデータサイエンスがわかる本』は、AIや統計に苦手意識がある人でも「データで考える力」を身につけるための入門書。数式を先に詰め込むのではなく、①何を知りたいのか（問い）②どんなデータを集めるか③汚れたデータを整える（前処理）④見える化して傾向をつかむ⑤意味づけして意思決定につなげる——という実務の流れで理解させてくれます。専門用語に振り回されがちなポイントを平易な言葉でほどき、仕事のデータやExcelを扱う感覚に近いところから入れるのが魅力。さらに、AIやビッグデータの話題も「何ができて、何ができないか」を過度にあおらず整理してくれるので、流行語に置いていかれにくい。通読で全体像を作ったら、次は自分の業務課題に当てはめて「まず可視化だけ」「集計の粒度をそろえる」など小さく試すと、学びが実感に変わります。プログラミングの実装を深掘りしたい人は別教材が必要ですが、最初の地図としては十分に頼れる一冊です。