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 [単行本]Ω

要旨（「BOOK」データベースより）手を動かしてプログラムをどんどん作る！挫折しやすいエラーを徹底フォロー！たくさんの実習問題で理解度アップ！Ｐｙｔｈｏｎのデータ分析には欠かせないライブラリ群を徹底解説！人気の研修コース「Ｐｙｔｈｏｎによるデータアナリティクス（可視化・解釈編）」を書籍化！目次本書をご利用いただく前に第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出版社からのコメントデータ分析の入門レベルの人気研修コース「Pythonによるデータアナリティクス（可視化・解釈編）」の内容を書籍化しました。内容紹介Pythonは、データ分析やAI（人工知能）など様々な用途に使えることから、近年最も注目されているプログラミング言語です。富士通ラーニングメディアでは、Pythonに関する研修コースをラインナップとしてご提供しており、その中でもデータ分析の入門レベルに相当し、人気のある研修コース「Pythonによるデータアナリティクス（可視化・解釈編）」の内容を書籍化しました。●人気の研修コースを書籍化！Pythonでデータ分析をはじめて学ぶ方向けの研修コースをベースに書籍化しています。富士通ラーニングメディアの研修コースの特徴である「実習が多い」という特性を活かし、実習中心の作りにしています。●Pythonによるデータ分析の基礎を学習できる！Pythonにはデータ分析ができるライブラリ群が揃っていて、比較的プログラムのコード量が少なくプログラミングできます。本書では、ライブラリ群の使い方をマスターしながら、Pythonによるデータ分析の基礎を学習できます。●Pythonでデータ分析をするための環境構築をわかりやすく解説！Pythonでデータ分析をするために必要な環境構築を解説しています。Pythonのインストールから、データ分析に必要なライブラリ群のインストール、開発環境「Jupyter Lab」のインストールと基本操作がわかります。●Pythonでデータ分析には欠かせないライブラリ群を徹底解説！Pythonでデータ分析する際には、「データの数値計算（NumPy）」→「データの加工と集計（Pandas）」→「データの可視化（Matplotlib）」といった大きな流れがあります。本書ではこれらのライブラリ群を徹底解説しています。●挫折しやすい要素を徹底フォロー！本書ではプログラム1行1行すべての動きを解説しており、理解が深まります。「よく起きるエラー」を随所で取り上げ、エラーの発生場所やその意味、対処方法（どこを修正したらよいか）をフォローしています。これらにより、1人でも学習を進めていけます。よく起きるエラーについては、一覧を特典としてダウンロードしていただけます。●実習問題で実力がバッチリ身に付く！実習問題をご用意しており、プログラミングの実力を深められます。「実行結果例」を見て、同じように動作するプログラムの作成に取り組みます。解答例もプログラム1行1行すべての動きを解説しており、理解が深まります。