- 発売日：2024/10/29
- 出版社：有斐閣
- ISBN/JAN：9784641166363
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商品説明
プログラミング言語Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。Jupyter Notebookでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。Pythonの文法や統計学の理論には深入りせず，各分析の目的と意味を丁寧に解説。
目次
第１章 学ぶための準備をしよう──本書の特徴とPythonのインストール
第２章 データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ
第３章 特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム
第４章 データの散らばり方を調べてみよう──相関係数
第５章 データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析
第６章 データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング
第７章 データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー）
第８章 データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編）
第９章 データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編）
第10章 施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング
第11章 地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法
第12章 変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル
第13章 限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法
第14章 文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析
第２章 データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ
第３章 特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム
第４章 データの散らばり方を調べてみよう──相関係数
第５章 データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析
第６章 データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング
第７章 データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー）
第８章 データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編）
第９章 データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編）
第10章 施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング
第11章 地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法
第12章 変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル
第13章 限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法
第14章 文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析
目次
第１章 学ぶための準備をしよう──本書の特徴とPythonのインストール
第２章 データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ
第３章 特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム
第４章 データの散らばり方を調べてみよう──相関係数
第５章 データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析
第６章 データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング
第７章 データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー）
第８章 データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編）
第９章 データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編）
第10章 施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング
第11章 地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法
第12章 変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル
第13章 限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法
第14章 文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析
第２章 データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ
第３章 特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム
第４章 データの散らばり方を調べてみよう──相関係数
第５章 データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析
第６章 データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング
第７章 データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー）
第８章 データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編）
第９章 データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編）
第10章 施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング
第11章 地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法
第12章 変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル
第13章 限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法
第14章 文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析
