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[BOOKデータベースより]
データ分析をPythonで行うときの基礎的事項を解説。データおよびその分析結果の視覚化としてPythonのライブラリmatplotlibを用いたグラフ描画について説明。データ分析法として、基本となる標準的な多変量解析と、現在注目を集めるベイズ分析を取り上げる。
第1部 Pythonデータ分析入門(基本統計量の計算;グラフ描画―データの可視化;ファイル入出力)
[日販商品データベースより]第2部 多変量解析(行列演算とPythonスクリプト;単回帰分析;重回帰分析 ほか)
第3部 ベイズ分析(確率計算とPythonスクリプト;PyStanによる2項分布分析―Stan入門;PyStanによる単回帰モデル分析 ほか)
データ分析をPython で行うときの基礎的事項の解説を試みるもの。Python は、プログラミング言語としてはやさしい使い方もできるが、いろいろなライブラリ・パッケージが用意されているので、様々な分野で用いられている汎用性の高い言語でもある。
まず、データおよびその分析結果の視覚化としてPython のライブラリmatplotlib を用いたグラフ描画について説明するが、これは本書全体にわたる分析の視覚化において用いられる。データ分析法としては、基本となる標準的な多変量解析と現在注目を集めている確率モデルによるベイズ分析を取り上げる。多変量解析においては行列演算を用いるのが現在の標準的方法であるが、ライブラリnumpy を用いた行列演算について説明する。ベイズ分析については、Stan のPython 用であるPyStan、およびPython 専用のPyMC を取り上げる。