よくわかるPythonデータ分析入門 ～はじめてでもつまずかないNumPy/Pandas/Matplotlib～

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第1章 データ分析の概要を理解する
1-1 データ分析
1-1-1 データ分析でできること
1-1-2 データ分析のプロセス
1-2 Pythonによるデータ分析
1-2-1 Pythonによるデータ分析の特徴
1-2-2 Pythonによるデータ分析に必要なスキル
1-2-3 Pythonによるデータ分析に必要な環境

第2章 Pythonによるデータ分析の環境構築を行う
2-1 Pythonの環境構築
2-1-1 Pythonのインストール
2-2 ライブラリ
2-2-1 ライブラリのインストール
2-2-2 ライブラリのインポート
2-3 Jupyter Lab
2-3-1 Jupyter Labのインストール
2-3-2 ノートブックの作成
2-3-3 ノートブックの基本用語
2-3-4 ノートブックの基本操作

第3章 データの数値計算を行う
3-1 NumPyの概要
3-1-1 NumPyとは
3-1-2 NumPyとPython標準機能の違い
3-2 NumPy配列の基礎
3-2-1 numpy.ndarrayの作成
3-2-2 NumPyのデータ型
3-2-3 NumPy配列の属性
3-3 NumPy配列を操作する機能
3-3-1 NumPy配列の形状を変える
3-3-2 NumPy配列に要素を追加する
3-3-3 様々なNumPy配列を作成する
3-3-4 等差数列となるNumPy配列を作成する
3-3-5 NumPy配列から要素を条件抽出する
3-3-6 NumPy配列をソートする
3-3-7 NumPy配列を結合する
3-3-8 NumPy配列の累積和を求める
3-4 NumPyの数学関数
3-4-1 四則演算と基本的な数学関数
3-4-2 平均値と中央値
3-4-3 分散と標準偏差
3-5 実習問題

第4章 データの加工と集計を行う
4-1 Pandasの概要
4-1-1 データを分析するまでの流れ
4-1-2 Pandasとは
4-2 データフレームの扱い
4-2-1 データフレームの作成
4-2-2 ファイルの読み書き
4-2-3 データ型の変換
4-2-4 データの抽出
4-2-5 データの条件抽出と並べ替え
4-2-6 行・列の追加と削除
4-3 データの加工
4-3-1 データの加工方法の分類
4-3-2 Pandasを使ったデータ加工1 データの結合
4-3-3 Pandasを使ったデータ加工2 データの整形
4-3-4 Pandasを使ったデータ加工3 変数作成
4-4 データの集計
4-4-1 データの集計方法の分類
4-4-2 Pandasを使った集計
4-4-3 Pandasを使ったグループ化と集計
4-4-4 Pandasを使ったピボットテーブル
4-5 実習問題

第5章 データの可視化を行う
5-1 データの可視化
5-1-1 データの要約
5-1-2 グラフの種類
5-2 Matplotlibの基本
5-2-1 Matplotlibとは
5-2-2 Matplotlibの共通的な使い方
5-3 分布
5-3-1 基本統計量
5-3-2 ヒストグラム
5-3-3 箱ひげ図
5-4 量や比率の比較
5-4-1 棒グラフ
5-4-2 帯グラフ
5-5 量の推移
5-5-1 折れ線グラフ
5-6 関係性
5-6-1 散布図
5-6-2 相関係数の算出
5-7 実習問題

第6章 データのグルーピングを行う
6-1 データのグルーピング
6-1-1 クラスタリングとは
6-1-2 K-means法の実行例

付録
研修コースのご紹介

索引