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オーム社 山内長承
点
第1章 データ解析の基礎知識第2章 Pythonとデータ解析ライブラリ第3章 統計的な手法を使った多変量の分析―相関分析・回帰分析・主成分分析・因子分析第4章 学習の手法を使った多変量の分析―クラスター解析・k‐近傍・決定木・SVM第5章 アソシエーション分析第6章 時系列データの解析第7章 ネットワークの解析
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。
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[BOOKデータベースより]
第1章 データ解析の基礎知識
[日販商品データベースより]第2章 Pythonとデータ解析ライブラリ
第3章 統計的な手法を使った多変量の分析―相関分析・回帰分析・主成分分析・因子分析
第4章 学習の手法を使った多変量の分析―クラスター解析・k‐近傍・決定木・SVM
第5章 アソシエーション分析
第6章 時系列データの解析
第7章 ネットワークの解析
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。