森 巧尚 著
【本書の背景】
Pythonにはデータ分析に便利なライブラリがたくさん用意されています。そのため、スクレイピングなどで集めた大量のデータ分析する際に、Pythonを利用する方が増えてきています。
【本書の概要】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、データ分析の考え方から丁寧に解説。データを分析する時に必要な前処理の方法や、データの集まりの見方、データを見やすいグラフにする方法、データの分布の見方、予測の立て方を解説します。
【第2版のポイント】
・Anaconda、Google Colab Notebookのアップデート
・各種ライブラリのアップデート
【Python2年生について】
「Python2年生」シリーズは『Python1年生』を読み終えた方を対象とした入門書です。ある程度、技術的なことを盛り込んでいますので、スキルアップにつながります。
【対象読者】
・データ分析の手法を知りたい初心者
・データの可視化や予測方法を知りたい初心者
【本書のポイント】
・対話形式で解説し、イラストを交えながら基礎知識を解説します。
・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。
【目次】
第1章 データ分析って何?
第2章 集めたデータは前処理が必要
第3章 データの集まりをひとことでいうと?:代表値
第4章 図で特徴をイメージしよう:グラフ
第5章 これって普通なこと? 珍しいこと?:正規分布
第6章 関係から予測しよう:回帰分析
【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコン BASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。近著に、『Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版』『ChatGPTプログラミング1年生』、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python1年生 第2版』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)などがある。
章の冒頭には漫画やイラストを入れて該当する章で学ぶことに触れています。冒頭以降は、イラストを織り交ぜつつ、データ分析の基礎知識について説明しています。
データ分析に必要な最低限の文法をピックアップして解説しています。またデータ分析にかかわる代表値、可視化、正規分布、相関係数について、途中で学習がつまずかないよう、会話を主体にして、わかりやすく解説しています。
初めてデータ分析の手法を学ぶ方が楽しく学習できるように工夫したサンプルを用意しています。実際に手を動かしながらデータ分析を体験できます。
第1章 データ分析って何?
LESSON 01 データ分析って何
LESSON 02 データ分析の手順:PPDACサイクル
LESSON 03 Notebookの準備をしよう
第2章 集めたデータは前処理が必要
LESSON 04 表データを読み込もう
LESSON 05 データをざっくりと眺める
LESSON 06 データのどこを使う?
LESSON 07 データのミスをチェックする
第3章 データの集まりをひとことでいうと?:代表値
LESSON 08 データを平らに均(なら)す
LESSON 09 平均値を代表といっていいの?
LESSON 10 平均値が同じなら、同じといっていいの?
第4章 図で特徴をイメージしよう:グラフ
LESSON 11 データのばらつきがわかる
LESSON 12 基本的なグラフを作ろう
LESSON 13 ばらつきのわかるグラフ
LESSON 14 グラフをわかりやすく調整する
第5章 これって普通なこと? 珍しいこと?:正規分布
LESSON 15 データのばらつきを数値で表す
LESSON 16 自然なばらつき
LESSON 17 この値は普通なこと? 珍しいこと?
LESSON 18 このデータは自然なばらつき?
LESSON 19 違うばらつきのデータでの比較ができる
第6章 関係から予測しよう:回帰分析
LESSON 20 2種類のデータの関係性の強さ:相関係数
LESSON 21 散布図の上に線を引いて予測
LESSON 22 総当たりで表示させる散布図
LESSON 23 アヤメのデータを見てみよう
内容についてのお問い合わせは、正誤表、追加情報をご確認後に、お送りいただくようお願いいたします。
正誤表、追加情報に掲載されていない書籍内容へのお問い合わせや
その他書籍に関するお問い合わせは、書籍のお問い合わせフォームからお送りください。
本書の書影(表紙画像)をご利用になりたい場合は書影許諾申請フォームから申請をお願いいたします。
書影(表紙画像)以外のご利用については、こちらからお問い合わせください。