出版社内容情報
ビッグデータの加工から、統計解析、数理モデルの作成法まで、研究室「秘伝」のノウハウを伝授。パソコンで行う演習問題付き。
第1章 ビッグデータとは
1.1 サイエンスにおけるビッグデータ
1.2 経済物理学とその対象
1.3 開発環境
1.4 ファイルの操作方法
1.5 グラフの描画方法
第2章 ビッグデータの整理
2.1 ビッグデータの内容を確認するには
2.2 ビッグデータを整理するには
第3章 統計処理
3.1 計算誤差
3.2 統計の基礎
3.3 確率密度関数・累積分布関数
3.4 乱数
3.5 分布と統計量
3.6 仮説検定
第4章 相関分析と回帰
4.1 相関分析
4.2 単回帰分析
4.3 多変量の相関
4.4 重回帰分析
4.5 パス解析
第5章 複雑ネットワーク解析
5.1 ネットワークの表現
5.2 ネットワークの可視化
5.3 ネットワークの持つ基本特徴量
5.4 ネットワークの生成と操作
5.5 ノードの指標と順位付け
5.6 コミュニティ抽出
5.7 ネットワークの探索
5.8 ネットワーク上の輸送現象
さらに進んだ内容を学ぶために
【著者紹介】
東京工業大学大学院総合理工学研究科准教授
内容説明
ビッグデータ分析の基礎力を身に付ける！データの前処理から、統計分析、ネットワークを可視化する方法まで、研究室秘伝のノウハウを伝授。パソコンで行う演習問題も充実。
目次
第１章 ビッグデータとは（サイエンスにおけるビッグデータ；経済物理学とその対象；開発環境；ファイルの操作方法；グラフの描画法）
第２章 ビッグデータの整理（ビッグデータの内容を確認するには；ビッグデータを整理するには）
第３章 統計処理（計算誤差；統計の基礎；確率密度関数・累積分布関数；乱数；分布と統計量；仮説検定）
第４章 相関分析と回帰（相関分析；単回帰分析；多変量の相関；重回帰分析；パス解析）
第５章 複雑ネットワーク解析（ネットワークの表現；ネットワークの可視化；ネットワークの持つ基本特微量）
著者等紹介
高安美佐子［タカヤスミサコ］
１９８７年名古屋大学理学部卒業。１９９３年神戸大学大学院自然科学研究科修了。１９９７年慶應義塾大学助手。２０００年公立はこだて未来大学助教授。現在、東京工業大学大学院総合理工学研究科准教授。博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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シエナ
