Pythonによるデータ解析入門

著者名：山内長承【著】

オーム社（2018/11発売）

• ISBN：9784274222887

内容説明

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。

目次

第 1 章 データ解析の基礎知識

1.1 データ解析とは

1.2 いろいろな量・データの種類
1.3 分析手法の概観
第 2 章 Pythonとデータ解析ライブラリ
2.1 Pythonの紹介
2.2 動かす環境・Jupyter Notebook
2.3 データ解析パッケージ NumPy と pandas
2.4 可視化のための描画パッケージ Matplotlib
2.5 データアクセス
2.6 欠損データの取り扱い
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
3.1 相関分析と回帰分析
3.2 カテゴリデータの連関分析
3.3 主成分分析
3.4 因子分析
3.5 コレスポンデンス分析
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
4.1 クラスタリングの考え方
4.2 階層型クラスタリング
4.3 k-means法による非階層型クラスタリング
4.4 EMアルゴリズムによる混合ガウス分布の推定
4.5 k-近傍法による分類学習
4.6 決定木学習による分類学習
4.7 サポートベクターマシン (SVM) による分類学習
第 5 章 アソシエーション分析
5.1 アソシエーション分析
5.2 Pythonでのアソシエーション分析
5.3 アソシエーション分析の例
第 6 章 時系列データの解析
6.1 時系列データの解析
6.2 自己回帰移動平均 (ARMA) モデル
第 7 章 ネットワークの解析
7.1 ネットワーク解析の考え方
7.2 基礎的な指標 ～ 経路長・次数・推移性・構造
7.3 中心性・ネットワーク構造・類似性

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[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。