Python実践データ分析100本ノック

本書は、実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、現場の視点が身につき、技術を現場に即した形で応用できる力をつけられるように設計した問題集です。

本書の100本ノックを解くだけですぐに現場で活躍できるわけではありませんが、現場の感覚を身につけることで、ビジネスの現場に自然に入っていけるような力をつけられるはずです。

ウェブや入門書でデータ分析や機械学習を一通り学び、「アヤメの分類よりも役に立つデータを分析したい」「ビジネスの現場で技術がどう応用されるのかを知りたい」と思っている読者の方には、きっと役に立つのではないでしょうか。

本書の構成は、基礎から実践までを幅広く扱う四部構成となっています。

●第1部(基礎編)では、ビジネスの現場で実際に得られるデータ分析するために必要なデータ加工のノウハウを学びます。比較的きれいなウェブからの商品の注文に関するデータと、データの読み込みにすら苦戦する「汚い」データの多い小売店のデータを例に、データ加工の実践を行います。

●第2部(実践編1)では、機械学習の技術を活用して顧客の分析などを行うために必要なノウハウを学び、実際のデータを使っての課題発見・解決を実践していきます。

●第3部(実践編2)では、最適化技術を導入するためのノウハウを学び、経営状況の改善を実践していきます。

●第4部(発展編)では、画像認識技術や自然言語処理技術などの「AI」とも呼ばれる技術を駆使して、データ化されていない情報をも利用して、顧客の潜在的な需要の把握など、ビジネスの現場で期待されているノウハウを学び、実践していきます。

色に関して、撮影状況やご使用のパソコン環境により、実物と多少色が異なる場合がございます。サイズに関して、ブランドや商品によって実際のサイズと異なる場合がございますので、ご不明な場合は、出品者にお問い合わせください。

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目次
第1部 基礎編:データ加工
第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック
第2章 小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック
第2部 実践編1:機械学習
第3章 顧客の全体像を把握する10本ノック
第4章 顧客の行動を予測する10本ノック
第5章 顧客の退会を予測する10本ノック
第3部 実践編2:最適化問題
第6章 物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック
第7章 ロジスティクスネットワークの最適設計を行う10本ノック
第8章 数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本ノック
第4部 発展編:画像処理/言語処理
第9章 潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック
第10章 アンケート分析を行うための自然言語処理10本ノック

「Pythonデータ分析」をはじめた人が入門書の次に読むとよい本

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