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Ｐｙｔｈｏｎではじめる　会計データサイエンス

  • 電子版あり

稲垣 大輔 著
小澤 圭都 著
野呂 祐介 著
蜂谷 悠希 著

定価（紙　版）：3,630円（税込）
価格（電子版）：3,630円（税込）

発行日：2023/05/18
Ａ５判 / 288頁
ISBN：978-4-502-43811-0

送料について
【bookend版は、特に断り書きのない限り、固定レイアウト型です。】本書を読むためには、専用の電子書籍リーダー「bookend」アプリを入手する必要があります。下記サイトよりご利用の環境に合わせて各OS 対応のbookend をダウンロードしてください。
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本の紹介
会計データをもとに機械学習やベイズ推論を駆使して会社の課題を解決しよう！　売上予測・顧客分析・異常検知・在庫予測・貸倒予測等の実践方法を解説。コード例を多数収録。

目次

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）

著者紹介

稲垣 大輔（いながき だいすけ）
［プロフィール］
公認会計士・税理士・システム監査技術者。法政大学経済学部在学中に公認会計士に合格後、有限責任監査法人トーマツ・PwC税理士法人等を経て、稲垣大輔公認会計士事務所を設立。
現在は、IPO支援・システム導入支援、内部統制構築支援およびシステム監査、DX推進コンサルティング等の業務に携わる。また、監査法人Veritaパートナー・日本公認会計士協会東京会IT委員会副委員長・NPO法人の監事など、様々な活動を行っている。

小澤 圭都（おざわ けいと）
［プロフィール］
公認会計士。慶應義塾大学経済学部卒、早稲田大学大学院ファイナンス研究科修了。有限責任監査法人トーマツにて金融機関の監査やデリバティブ評価システムの検証業務に従事。現在はジャパン・ビジネス・アシュアランス株式会社にて上場企業の決算支援に携わり、ITによる業務効率化を推進。日本公認会計士協会東京会IT委員を務めたのち、日本公認会計士協会学術賞審査委員に就任。2021年より早稲田大学大学院商学研究科博士後期課程にて「複式簿記とテクノロジーの融合」をテーマに研究を行う。

野呂 祐介（のろ ゆうすけ）
［プロフィール］
慶應義塾大学理工学部卒業、慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。有限責任監査法人トーマツにて会計監査業務を経験。現在、株式会社ローソンデジタルイノベーションにて小売業のデータ分析業務を行っている。

蜂谷 悠希（はちや ゆうき）
［プロフィール］
公認会計士・税理士・宅地建物取引士・再開発プランナー。早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻修了（工学修士）。エージェントベース社会シミュレーション技法を用いた研究を行う。有限責任 あずさ監査法人での金融監査を経て、現在は三光アセットマネジメント株式会社において、市街地再開発事業などに取り組む。日本公認会計士協会東京会IT委員。

著者から

本書の特徴


本書は、プログラミング言語の「Python（パイソン）」によって会計データを用いたデータサイエンスを実践するための書籍です。 昨今、企業のデータ活用はますます重要視されており、多くの企業がその方法を模索しています。対象データには当然会計データも含まれており、各企業の経理財務部や企画部においても、KPI（重要業績評価指標）になる情報の収集や、それらを用いた分析のニーズがあります。

我々筆者一同は、2018年からPyCPA（パイ・シーピーエー）という勉強会を主催するようになりました。それからしばらくして、「同じように会計×プログラミングの学習に苦労した方に向けて何か力になれることはないか」と思い立ちました。本書はそのような思いと、筆者一同の経験を詰め込んだ、類のない書籍になっています。

本書の特徴として、次の４つが挙げられます。

①　会計データに特化したデータサイエンスを実施するための書籍である

②　数学・IT・ビジネスというデータサイエンスの要素を学べる

③　サンプルコードを交えた説明により、手を動かしながら学習することができる

④　会計実務に従事した筆者達の経験に即したストーリーになっている

会計とデータサイエンスの双方に知見があるからこそ、それぞれに興味がある読者が何らかの気づきを得られる内容となるように心がけて執筆しました。

サンプルコード


本書のサンプルコードは、以下の手順よりダウンロードできます。しかし、可能であれば読者の方は本書に記載されているサンプルコードを用いて、自ら手を動かして学んでいただきたいと思っています。

サンプルコードを実行する時の手順


（1）以下のリンクを開く
https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1LBowSSjVOoyCYkUBTtImpq5q6GAoUrqP

（2）サンプルコード一覧を右クリック→ダウンロードをクリックして、zipファイルをダウンロード

（3）ローカルでzipファイルを解凍して、マイドライブにアップロード

（4）その後マイドライブ上の「サンプルコード一覧」フォルダを開き、コードを実行する

（※）第8章のサンプルコードについては、コードの分量等の関係から3分割（chapter08-1.ipynb／chapter08-2.ipynb／chapter08-3.ipynb）しています。また、コードによっては、（PyMCの乱数を固定できないなどの理由で）本書掲載の実行結果と異なる結果が出る場合があります。
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