文系のためのPythonデータ分析 -- 最短で基本をマスター

第１章　学ぶための準備をしよう──本書の特徴とPythonのインストール
第２章　データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ
第３章　特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム
第４章　データの散らばり方を調べてみよう──相関係数
第５章　データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析
第６章　データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング
第７章　データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー）
第８章　データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編）
第９章　データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編）
第10章　施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング
第11章　地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法
第12章　変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル
第13章　限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法
第14章　文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析

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