出版社内容情報
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。
内容説明
最短で基本をマスター。プログラミング初心者も安心の入門書。
目次
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
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
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
データの散らばり方を調べてみよう―相関係数
データ同士の関係性を調べてみよう―回帰分析
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
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）
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）
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）
施策の効果を調べよう―傾向スコア・マッチング
地点間の最短経路を調べよう―ダイクストラ法
変化をシミュレーションしてみよう―ＳＩＲモデル
限られた条件下での最適解を求めよう―線形計画法
文章の特徴を明らかにしよう―形態素解析
著者等紹介
友原章典［トモハラアキノリ］
青山学院大学国際政治経済学部教授。早稲田大学政治経済学部卒。ジョンズ・ホプキンス大学大学院Ｐｈ．Ｄ．（経済学）。米州開発銀行、世界銀行コンサルタントから、ニューヨーク市立大学助教授、ＵＣＬＡ経営大学院エコノミストなどを経て現職（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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K.T
