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[BOOKデータベースより]
pandas、NumPy、SciPy、Matplotlibによるデータ分析プログラミング技法詳解。
1章 死亡率を推定しよう(「日本版死亡データベース」の利用;加入者情報レコードの擬似生成 ほか)
[日販商品データベースより]2章 発生率を推定しよう(「患者調査」の利用;レセプトの擬似生成 ほか)
3章 血圧別発生率に挑戦(「国民健康・栄養調査」の利用;健診レコードの擬似生成 ほか)
4章 医療統計の導入(セミパラメトリック分析―点推定;セミパラメトリック分析―区間推定 ほか)
Appendix(メモリの節約;バイアスと発生原因 ほか)
本書は、医療データをもとにさまざま保険商品を開発するアクチュアリーの第一人者による本格的なプログラミング+統計解析の入門書です。PythonをJupyter Notebook環境で使う方は多くいますが、さまざまなライブラリと組み合わせると大容量のデータを視覚的に分析することができるようになります。pandasを使えば既存の表形式のデータを読み込めるようになり、複雑な計算でもすぐに出力できるようになります。本書では、擬似医療データを例にとりあげ、さらにNumPy(数値演算)、SciPy(科学技術計算)、Matplotlib(グラフ表示)などを組み合わせたPythonプログラミング技法を紹介します。これらは医療データだけでなく、自然科学やエンジニアリング分野でのビッグデータ解析にも役立つでしょう。もちろんデータサイエンスの現場でも利用可能です。