Pythonによるデータ解析入門（オーム社） [電子書籍]

Pythonによるデータ解析入門（オーム社） [電子書籍] の 商品概要

• 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
  

Pythonによるデータ解析入門（オーム社） [電子書籍] の商品スペック