実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ Ｐｙｔｈｏｎではじめるデータ分析のための前処理入門

菅 由紀子【著】

講談社（2025/07発売）

• サイズ B5判／ページ数 272p／高さ 24cm
• 商品コード 9784065395868
• NDC分類 007.6
• Cコード C3004

出版社内容情報

★データ分析の現場の、即戦力になる！★

・データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説
・位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う
・現場での課題解決を意識し、架空の旅行代理店データを用いたストーリー形式で解説
・生成AIを用いたデータハンドリング、特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、クラウド技術の活用など、最新のトレンドにも対応
・コードを公開しているから、すぐに実践できる！

【バーチャルデータサイエンティスト　アイシア＝ソリッド推薦！】
実際の分析事例を軸に前処理の技法を見ることで、
地に足のついた実践的な知識を得られる良書！
不均衡データへの対処や位置情報データの扱いなど、
実務頻出なのに解説が少ないテーマも扱っており、
データのプロや、プロを目指す人のための書籍と言えます。
本書を読み終わったらすぐに実践に飛び込めるでしょう！

【おもな内容】
1 前処理とは何か
2 前処理に向けたデータ理解
3 データクレンジングとしての前処理
4 データの基本事項確認としての前処理
5 データのソート・抽出
6 データの集計
7 データ結合
8 データ変換
9 モデリングのためのデータ変換
10 非構造化データの前処理――テキストデータ
11 非構造化データの前処理――位置情報・音声・画像
12 クラウド技術の活用と機械学習の実行


【目次】

1 前処理とは何か
2 データとは何か
3 データクレンジングとしての前処理
4 データの基本事項確認としての前処理
5 データのソート・抽出
6 データの集計
7 データ結合
8 データ変換
9 モデリングのためのデータ変換
10 非構造化データ処理の前処理――テキストデータ
11 非構造化データ処理の前処理――位置情報・音声・画像
12 クラウド技術の活用と機械学習の実行

内容説明

データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説。位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う。

目次

第１章　前処理とは何か
第２章　前処理に向けたデータ理解
第３章　データクレンジングとしての前処理
第４章　データの基本事項確認としての前処理
第５章　データのソート・抽出
第６章　データの集計
第７章　データ結合
第８章　データ変換
第９章　モデリングのためのデータ変換
第１０章　非構造化データの前処理―テキストデータ
第１１章　非構造化データの前処理―位置情報・音声・画像
第１２章　クラウド技術の活用と機械学習の実行

著者等紹介

菅由紀子［カンユキコ］
株式会社Ｒｅｊｏｕｉ代表取締役・広島大学客員教授・データサイエンティスト協会スキル定義委員。中央大学経済学部卒業後、株式会社サイバーエージェントにてマーケティングリサーチ事業の立ち上げに従事。その後、株式会社ＡＬＢＥＲＴにて、多様な業界のデータ分析プロジェクトを担当し、データサイエンティストとして多数のプロジェクトに従事。２０１６年に株式会社Ｒｅｊｏｕｉを創業し、データ分析・ＡＩ活用コンサルティング、データサイエンス教育、ＤＸ推進支援事業を展開。官公庁・企業・大学と連携し、データサイエンス教育の普及やデータ活用の社会実装に取り組む。データサイエンティスト協会スキル定義委員として、データサイエンティストのスキル標準策定にも貢献するほか、日本全国各地でデータ活用の促進や次世代人材の育成を精力的に行っている。その功績が認められ、２０２１年度日本統計学会統計教育賞を受賞（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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