2023年5月22日に『pythonではじめる会計データサイエンス』が出版されました。
目次の俯瞰
Pythonではじめる 会計データサイエンス
第１部 会計データサイエンスの基礎知識
第１章 会計データサイエンスの準備体操
本章の目的
データサイエンスとは何か
データサイエンティストのスキルセット
会計分野におけるデータサイエンス
会計データサイエンスの3要素
普段の業務でデータサイエンスを実践するために
まとめ
第２章 Python入門
本章の目的
Pythonとは
Pythonの利用方法
Python基本文法
NumPy入門
pandas入門
Matplotlib入門
scikit-learn
まとめ
第３章 数学入門
確率・統計の基礎
データの探索
推論
まとめ
第２部 会計データサイエンスの実践
第４章 監査で使われる統計的サンプリングツールを実装しよう
本章の目的
統計学の基礎
監査におけるサンプリング
統計的サンプリングの手法
統計的サンプリングの実装
まとめ
第５章 会計データの特徴を理解して将来の売上を予測しよう
本章の目的
時系列データ分析
将来の売上の予測
会計データとビジネスデータの複合
まとめ
第６章 会計データを使って機械学習に挑戦しよう
本章の目的
機械学習の概要
機械学習の実践
会計データを用いた機械学習における課題
まとめ
第７章 会計データの異常検知をしよう
本章の目的
異常検知の問題設計
異常検知の実践
教師データを用いた異常検知
潜在的な規則性による異常検知
まとめと今後の展開
第８章 データサイエンスを意思決定に活用しよう
本章の目的
投資意思決定の分析と課題
モンテカルロ・シミュレーションの概要
ベイズ統計による不確実性のモデリング
自己回帰モデルによる在庫予測
ロジスティック回帰モデルによる貸倒予測
生存時間モデルによる将来キャッシュフローの予測
第９章 データ分析基盤を構築しよう
本章の目的
会計データ・仕訳データの特徴
データ分析基盤とは
会計データ分析基盤
組織への適用方法
まとめ
