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参考文献

auditR

勉強の仕方は人それぞれとして、オンライン学習で雰囲気なり概要を掴んでから、本を読んで細かいところまで深めていく方法が、自分にはあっているように思えます。
実技能力も実践的知識もオンライン学習によるところが大きいです。
さらに、本は同じテーマのものを数冊読むと、各著者に共通するところがだんだんと見えるようになってきます。が、已然として数学は苦手です。

 統計以前

数学

  • 新井(2009), 数学は言葉―math stories
  • 新井(2011), 生き抜くための数学入門 (よりみちパン!セ)
  • 結城(2005) プログラマの数学
  • 平岡・堀(2004) プログラミングのための線形代数
  • 大村(2007改), 微積分のはなし(上・下)
  • 大村(2015改), 行列とベクトルのはなし
  • 大村(1970) 情報のはなし
  • 大村(1991)シミュレーションのはなし
  • 大村(2018), 情報数学のはなし(改訂版)

データ処理

  • 本橋(2018), 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

テキストマイニング

  • 石田(2018), Rによるテキストマイニング入門
  • 石田・市川・瓜生・湯谷(2017), Rによるスクレイピング入門
  • Silge&Robinson(大橋訳2018), Rによるテキストマイニング
  • 樋口(2014), 社会調査のための計量テキスト分析―内容分析の継承と発展を目指して
  • 金(2018), テキストアナリティクス (統計学One Point)
  • 小林(2018), Rによるやさしいテキストマイニング [活用事例編]

 統計関連

読み物

  • 西垣(2016), ビッグデータと人工知能 – 可能性と罠を見極める
  • 河本(2013), 会社を変える分析の力
  • Reinhart(2015:西原訳2017), ダメな統計学
  • Salsburg(2002:竹内・熊谷訳2006), 統計学を拓いた異才たち―経験則から科学へ進展した一世紀
  • 河本(2017), 最強のデータ分析組織

統計学一般

  • 盛山(2015), 統計学入門
  • 鳥居(1994), はじめての統計学
  • 石村・石村(2010), すぐわかる統計処理の選び方
  • 東大教養学部統計学教室(1991), 統計学入門(基礎統計学)※通称「赤本」
  • 小島(2006), 完全独習統計学入門
  • 平岡・堀(2009),プログラミングのための確率統計
  • 大村(2002改), 確率のはなし―基礎・応用・娯楽
  • 大村(2002改), 統計のはなし―基礎・応用・娯楽
  • 大村(2006改), 統計解析のはなし
  • 大村(2006改), 多変量解析のはなし
  • 大村(2010), 予測のはなし―未来を読むテクニック
  • 大村(2011改), 信頼性工学のはなし
  • 大村(1994), ビジネス数学のはなし―必勝虎の巻 危険性と不確実性の克服(上・下)
  • 豊田・前田・柳井(1992), 原因を探る統計学 共分散構造分析入門
  • 三中(2018), 統計思考の世界ー曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎, 技術評論社
  • 岩沢(2016), 分布からはじめる確率・統計入門
  • 照井(2018), ビッグデータ統計解析入門 経済学部/経営学部で学ばない統計学

ベイズ統計

専門統計分野

  • 久保(2012), データ解析のための統計モデリング入門※通称「みどり本」
  • 森田(2014), 実証分析入門 ―データからの「因果関係」を読み解く作法
  • Schutt&O'Neil(2014), データサイエンス講義
  • Provost&Fawcett(竹田監訳2013), 戦略的データサイエンス入門
  • 石村石村(2017), 入門はじめての時系列分析
  • 尾崎・川端・山田(2018), Rで学ぶマルチレベルモデル入門編

機械学習

異常検知

  • 井出(2015), 入門機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド
  • 井手・杉山(2015), 異常検知と変化検知
  • 山西(2009), データマイニングによる異常検知
  • Aggarwal(2017), Outlier Analysis (2nd ed.)

 R関連

Rの応用

Rの機能

  • 石田(2012), Rで学ぶデータ・プログラミング入門−RStudioを活用する
  • 船尾(2009), The R Tips
  • 石田(2014), R言語逆引きハンドブック改訂2版
  • Spector(石田訳2012), Rデータ自由自在
  • 藤井・金(2010), カテゴリカルデータ解析(シリーズUseful R)
  • 高柳(2014), 金融データ解析の基礎(シリーズUseful R )
  • Grolemund(大橋監訳2015), RStudioではじめるRプログラミング
  • 高橋(2014), ドキュメント・プレゼンテーション生成(シリーズUseful R 9)
  • Chang(2013)石井他訳, Rグラフィックスクックブック
  • 松村他(2018), RユーザのためのRStudio実践入門, 技術評論社
  • Lander(2018), みんなのR第二版

 Python関連(Rじゃないけど)

  • 柴田(2012), みんなのPython 第3版
  • McKinney(小林他訳2013), Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
  • Raschka(福島監訳2016), Python機械学習プログラミング

 通信講座mooc

放送大学(印刷教材)

  • 秋光(2012),データからの知識発見('12)
  • 熊原・渡辺(2013), 身近な統計('12)
  • 藤井(2013),統計学('13)

edX Data Analysis & Statistics Courses:

Data Science and Analytics in Context Series

gacco

coursera

DataCamp

Udemy

 監査関連

財務・会計

  • 白井(2018), AI技術による倒産予知モデルx企業格付

不正など

  • Nigrini(2012), Benford's Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection
  • Dutta(2013), Statistical Techniques for Forensic Accounting: Understanding the Theory and Application of Data Analysis
  • Cascarino(2017), Data Analytics for Internal Auditors

CAAT全般

  • あずさ監査法人(2015), 図解CAAT実践入門
  • 村井(2015), CAATで粉飾・横領はこう見抜く

監査の未来像


Last updated 2019-04-26 | auditR (c) N.Nawata