Ｐｙｔｈｏｎによるデータ解析入門

山内 長承【著】

オーム社（2018/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 273p／高さ 21cm
• 商品コード 9784274222887
• NDC分類 417
• Cコード C3041

出版社内容情報

Pythonの基本を学びながら、より実践で活用できるデータ解析を習得できる内容。Pythonの基礎を学びながらデータ解析の実践技術が身につく！
本書は『Pythonによる統計分析入門』の多変量解析編に相当するものですが、前著のより発展的な内容として、ネットワーク解析まで扱っています。Pythonの基本を学びながら、より実践で活用できるデータ解析を習得できます。Pythonの解析ライブラリを使った独習書として、多次元データの解析、アソシエーション分析、ネットワーク解析などを丁寧に解説し、実務的な課題にも応用できるようになっています。

第 1 章 データ解析の基礎知識

第 2 章 Python とデータ解析ライブラリ
第 3 章 統計的な手法を使った多変量の分析　?　相関・回帰分析・主成分分析・因子分析
第 4 章 学習の手法を使った多変量の分析　?　クラスタ解析・k-近傍・決定木・SVM
第 5 章 アソシエーション分析
第 6 章 時系列データの解析
第 7 章 ネットワークの解析

山内長承［ヤマウチ ナガツグ］
著・文・その他

目次

第１章　データ解析の基礎知識
第２章　Ｐｙｔｈｏｎとデータ解析ライブラリ
第３章　統計的な手法を使った多変量の分析―相関分析・回帰分析・主成分分析・因子分析
第４章　学習の手法を使った多変量の分析―クラスター解析・ｋ‐近傍・決定木・ＳＶＭ
第５章　アソシエーション分析
第６章　時系列データの解析
第７章　ネットワークの解析

著者等紹介

山内長承［ヤマノウチナガツグ］
１９７５年東京大学工学部電子工学科卒業。１９７７年同工学系研究科情報工学専門課程修士課程修了。１９７８年スタンフォード大学電気工学科大学院入学。１９８４年同博士課程退学、日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所入社。２０００年東邦大学理学部情報科学科へ転職。現在、東邦大学名誉教授（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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感想・レビュー

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[yyhhyy]

RでできることをPythonでもやれるようになっておきたいというコンセプトの本。因子分析やバスケット分析をPythonで紹介している本は極めて珍しい。一方で、まだまだRライクなライブラリはPythonでは出てきていないのが実態という印象。本書紹介のライブラリも環境によっては上手くいかずメジャーなライブラリは細かいことは自分でせい、という感じでライトユーザーには冷たい。

2019/11/04

[ちる]

Pythonで多変量解析を扱っている書籍が少ないので助かりました。 主要な手法に絞って解説してあるイメージで、機械学習への助走として良いのではないでしょうか。個人的には因子分析の説明が詳細で助かりました。