Python実践 データ分析 課題解決ワークブック

構成数 : 1枚

■Part 1 データ分析による課題解決に向けた準備を進めよう

●第1章 データ分析でビジネス課題解決に貢献するためのポイント
1-1 ようこそデータサイエンティストの世界へ
1-2 データサイエンティストの課題解決への貢献ポイント
1-3 データ分析をビジネス課題解決につなげるポイント
1-4 課題解決プロセスと分析プロセスの関係を押さえよう

●第2章 Pythonを用いたデータ分析の基礎体力作り
2-0 準備
2-1 Google Colaboratoryを使ってみよう
2-2 データを読み込んでみよう
2-3 データを結合してみよう
2-4 データの基本的な特性を把握しよう
2-5 欠損値/異常値を処理してデータを綺麗にしよう
2-6 データ取り扱いの注意点とよく使う処理を押さえよう
2-7 集計・可視化・データ出力をしてみよう

■Part2 仮想の分析プロジェクトで課題解決を進めよう

●第3章 「課題の絞り込み」を進めよう(可視化)
3-0 準備
3-1 分析の目的や課題を整理しよう(分析フェーズ1)
3-2 分析のデザインをしよう(分析フェーズ2)
3-3 データの収集・加工を進めよう(分析フェーズ3)
3-4 データ分析を進めよう(分析フェーズ4)

●第4章 「課題の絞り込み」に向けて追加分析を進めよう(クラスタリング)
4-0 準備
4-1 分析の目的や課題を整理しよう(分析フェーズ1)
4-2 分析のデザインをしよう(分析フェーズ2)
4-3 データの収集・加工を進めよう(分析フェーズ3)
4-4 データ分析を進めよう(分析フェーズ4)
4-5 分析結果を整理・活用しよう(分析フェーズ5)

●第5章 「原因の特定」を進めよう(決定木)
5-0 準備
5-1 分析の目的や課題を整理しよう(分析フェーズ1)
5-2 分析のデザインをしよう(分析フェーズ2)
5-3 データの収集・加工を進めよう(分析フェーズ3)
5-4 データ分析を進めよう(分析フェーズ4)
5-5 分析結果を整理・活用しよう(分析フェーズ5)

●第6章 「対策の立案と実行」を進めよう(LightGBM、SHAP)
6-0 準備
6-1 分析の目的や課題を整理しよう(分析フェーズ1)
6-2 分析のデザインをしよう(分析フェーズ2)
6-3 データの収集・加工を進めよう(分析フェーズ3)
6-4 データ分析を進めよう(分析フェーズ4)
6-5 分析結果を整理・活用しよう(分析フェーズ5)

●第7章 「対策の評価」を進めよう(重回帰分析)
7-0 準備
7-1 分析の目的や課題を整理しよう(分析フェーズ1)
7-2 分析のデザインをしよう(分析フェーズ2)
7-3 データの収集・加工(分析フェーズ3)
7-4 データ分析を進めよう(分析フェーズ4)
7-5 分析結果を整理・活用しよう(分析フェーズ5)

●コラム
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