Pythonではじめるオープンデータ分析　経済統計の取得から、データハンドリング・可視化・分析まで(KS情報科学専門書) [単行本]

Pythonではじめるオープンデータ分析　経済統計の取得から、データハンドリング・可視化・分析まで(KS情報科学専門書) の 商品概要

• 目次

  第1章　序論
  1.1　はじめに
  1.2　データの利用規約と著作権について
  1.3　Pythonの実行環境
  
  第I部　Pythonデータ分析の基礎
  第2章　データハンドリングとpandas
  2.1　pandasとデータフレーム
  2.2　データ型
  2.3　データの確認
  2.4　データ抽出・追加・置換
  2.5　欠測値とNull
  2.6　重複とユニーク
  2.7　分析しやすいデータ
  2.8　データ整形
  2.9　データの結合
  2.10　データの読み書き
  
  第3章　統計の基礎
  3.1　変数の種類
  3.2　度数分布とヒストグラム
  3.3　要約統計量
  3.4　量的変数と質的変数の変換
  3.5　クロス集計
  3.6　2変量の統計
  3.7　統計の分類と経済統計
  
  第4章　データの可視化とPlotly
  4.1　Plotly.pyとPlotly Express
  4.2　構成割合の可視化
  4.3　量の比較と推移の可視化
  4.4　構成割合の推移の可視化
  4.5　レイアウトとグラフの組み合わせ
  4.6　分布の可視化
  4.7　関係性の可視化
  4.8　地図・金融などの特定分野の可視化
  
  第5章　オープンデータとデータ取得
  5.1　オープンデータ
  5.2　データ取得
  
  第II部　オープンデータ分析の基礎
  第6章　オープンデータ・経済統計・公的統計
  6.1　経済統計と公的統計とは
  6.2　世界の公的機関とオープンデータ
  6.3　日本の公的機関とオープンデータ
  6.4　日本の公的統計とe-Stat
  
  第7章　人口データの取得・可視化・分析
  7.1　人口と国勢調査
  7.2　人口動態
  7.3　人口推計
  7.4　将来推計人口
  7.5　世界の人口
  7.6　生命表と寿命
  7.7　疾病と感染症
  
  第8章　家計・生活・労働データの取得・可視化・分析
  8.1　家計に関する統計データ
  8.2　生活に関する統計データ
  8.3　労働に関する統計データ
  
  第9章　金融・市場データの取得・可視化・分析
  9.1　債券と金利
  9.2　外国為替
  9.3　マネーストックと資金循環
  9.4　株式と株価
  9.5　金融市場の指数
  
  第10章　国際統計・長期経済統計データの取得・可視化・分析
  10.1　国民経済計算とGDP
  10.2　物価とインフレ率
  10.3　経済指数
  10.4　貿易統計
  10.5　国際収支統計
  
  第11章　法人・産業データの取得・可視化・分析
  11.1　法人・企業・会社のデータ
  11.2　経済センサス
  11.3　法人企業統計
  11.4　法人番号公表サイト
  11.5　gBizINFO
  
  第III部　オープンデータ分析の実践
  第12章　 gBizINFO の法人データを用いたスタートアップ企業の分析
  
  第13章　e-Statを用いたふるさと納税のパネルデータ分析

• 出版社からのコメント

  ビジネスや研究に役立つ、公的統計・オープンデータの分析方法を徹底指南。Ｐｙｔｈｏｎによる実践で初学者でも確実に身につく！

• 内容紹介

  
  ★★オープンなデータは“使ってこそ”価値がある★★
  
  Pythonではじめる、社会を読み解くデータ分析の世界へ！
  研究者・ジャーナリスト・ビジネスパーソン・公務員など、
  データを活かしたいすべての人に贈るオープンデータ分析入門書の決定版！
  
  政府統計（e-Stat）、有価証券報告書（EDINET）、米国の経済データ（FRBのFRED）、法人データ（gBizINFO）、etc...。
  国内外の公的機関が提供するさまざまなデータを用い、データの取得・ハンドリング・可視化・分析の一連のプロセスを、Pythonで実践的に学びます。
  
  「どこにデータがあるの？」
  「どうやって取り出すの？」
  「どう加工して、何が読み取れるの？」
  
  そんな疑問を、豊富なコード例と実践事例からていねいに解説します。
  
  【本書の特徴】
  ・Python初学者でも安心！
  　＞データ分析の基礎（Pythonの基本操作・pandas・統計・可視化[Plotly]）を詳細に解説
  ・実データを用いた実践方式の分析！
  　＞e-StatやFRBのFREDなどのさまざまなAPI活用方法を具体的に紹介
  ・社会・経済を読み解く力がつく！
  　＞人口、家計、金融、企業データなど、多様な統計を活用
  ・すぐに実践できる！
  　＞ソースコードをすべて公開しているので、分析をそのまま再現
  
  【実践事例も充実】
  ・gBizINFOの法人データを使い、スタートアップ企業の立地を地図上で可視化
  ・e-Statを活用し、ふるさと納税による地方自治体の税収の影響をパネルデータ分析
  
  【目次】
  第1章 序論
  
  第I部 Pythonデータ分析の基礎
  第2章 データハンドリングとpandas
  第3章 統計の基礎
  第4章 データの可視化とPlotly
  第5章 オープンデータとデータ取得
  
  第II部 オープンデータ分析の基礎
  第6章 オープンデータ・経済統計・公的統計
  第7章 人口データの取得・可視化・分析
  第8章 家計・生活・労働データの取得・可視化・分析
  第9章 金融・市場データの取得・可視化・分析
  第10章 国際統計・長期経済統計データの取得・可視化・分析
  第11章 法人・産業データの取得・可視化・分析
  
  第III部 オープンデータ分析の実践
  第12章 gBizINFOの法人データを用いたスタートアップ企業の分析
  第13章 e-Statを用いたふるさと納税のパネルデータ分析

• 著者について

  吉住 遼 (ヨシズミ リョウ)
  吉住　遼（よしずみ　りょう）
  株式会社マネーフォワード所属
  東京工業大学工学部卒業、同大学院社会理工学研究科修士課程修了。金融や医療・健康のデータ分析の経験を経た後、2025年現在、マネーフォワード総合研究所にてデータ分析業務に従事。
  Xアカウント：@well_living_ry
  
  原 泰史 (ハラ ヤスシ)
  原　泰史（はら　やすし）
  神戸大学大学院経営学研究科准教授
  一橋大学イノベーション研究センター特任助手、政策研究大学院大学科学技術イノベーション政策研究センター（SciREXセンター）専門職、フランス・パリ社会科学高等研究院日仏研究センター（CEAFJP/EHESS）ミシュランフェロー、一橋大学大学院経済学研究科特任講師を経て、2022年4月より現職。
  以下を兼務。政策研究大学院大学、一橋大学、早稲田大学、立命館大学、関西学院大学、文部科学省 科学技術・学術政策研究所客員研究員。一橋大学、学習院大学、金沢大学、立命館アジア太平洋大学（APU）非常勤講師。
  Xアカウント：@harayasushi
  【著書】
  『Drug Discovery in Japan』Springer（2019）共著
  『Pythonによる経済・経営分析のためのデータサイエンス』東京図書（2021）
  『Python／Excel／SQLによる経済・経営分析のためのデータ処理入門』東京図書（2023）

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