データ分析の結果をビジネスに繋げるには意思決定が必要です。
そのための一つの方法が数理最適化です。
しかし、現実世界のデータには揺らぎがあり、それが壁として立ちはだかります。
そういった現実の揺らぎを考慮した上で意思決定するにはどうしたらいいのか？というのが本書のテーマです。

オススメしたい人

• データ分析の結果をビジネスに繋げたい
• 数理最適化で不確実性を扱う方法が知りたい

目次

1. データ分析はゴールじゃない

数理最適化による意思決定を紹介します。

2. 複数シナリオを考慮する

予測が複数パターンある場合を考えます。

3. 現実の値に対処する

予測が無数にある場合を考えます。

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いずれの章も、まず数式で問題を定式化します。
そして数式をPythonプログラムに落とし込んで問題を解決します。
数式が難しいと感じた場合、先にPythonプログラムを読むことをオススメします。

なお、以下を知っている前提とします：
数学：集合、線形代数、グラフ理論、統計学の基本的なこと
Python：文法、NumPy、Pandas、Jupyter Notebookの基本的なこと

キーワード

意思決定 / 数理最適化 / 線形計画問題 / 確率計画法 / SDDP法 / Python / PICOS

初出：技術書典9