Python実践データ分析100本ノック
下山 輝昌, 松田 雄馬, 三木 孝行秀和システム272ページISBN 9784798058757
Zenn・Qiitaなどの3記事で紹介(時点)。
- 紹介記事
- 3件
- 媒体別
- Zenn 1・Qiita 1・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 難易度
- 入門(初学者向け)ピックアップガイドの分類
- 出版年
- (約7年前)
- 注意点
- この本には新しい版があります。 第3版(2025年)
- 代わりの本
データ分析タグで、この本より新しく紹介記事の多い本
別の版
紹介記事の件数・順位は、最新版のページにすべての版をまとめて載せています。
- 2025年Python 実践データ分析 100本ノック 第3版最新版 Amazon
紹介された時期
2022年から2025年にかけて、間をあけて紹介されています。最新は2025年8月です。
紹介している記事(3件)
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 2025年8月版読んでいて良かった本紹介 Zenn · Akasan · · いいね 1
データ分析を改めてやり直そうと考え、今月読んでいる本の一つとして本書に取り組んでいる。データ分析の入門書としてはかなり有名な印象だと述べ、Pythonでpandasなどを用いたデータ分析をこれから始めたい人に参考になるとしている。自身の学び直しのために読み進めている本として紹介し、Pythonでデータ分析を始める人に向けて取り上げている。
- エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · · いいね 1,890
データ分析を扱う節で、手を動かしながら学べる点を挙げ、知識を得るインプットと実際に取り組むアウトプットの両方を兼ね備えた本だと述べている。100本に取り組めばすぐに実務で活躍できるというわけではないと留保しつつ、手を動かす学びを通じて、現場に自然に入れる力を養えると評価している。
- 文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説 企業テックブログ · DATAFLUCT ·
筆者が実際に読んだ実践系の参考書として紹介している。シリーズ化されていることにも触れる。単なる実践の本ではなく、顧客の要望と実際にありそうなデータから要望にどう応えるかという構成で、実際のビジネスで起こりそうな課題が与えられる点を評価している。実務的なデータサイエンスに触れられ、取り組むとかなりの自信につながると述べている。
この本について
Pythonを使ったデータ分析を、データ加工から機械学習、最適化、シミュレーション、画像・言語処理まで演習形式で学ぶ書籍である。100本のノックで、注文・小売データの結合や表記揺れ、欠損値の補正、集計、可視化から始まり、顧客データの整形・分析、クラスタリング、翌月の利用回数や退会の予測モデル作成と評価へ進む。物流では輸送ルートや生産計画のコスト関数と制約を設定して最適化し、口コミの情報伝播や会員数を数値シミュレーションする。発展編の画像認識では画像・映像を読み込み、人や顔の検出結果を統合して可視化する。Pandas、NumPy、Matplotlibなどを使い、実務データを加工して分析や予測に用いる過程を練習する。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次(主な章)
出典: 出版社の書籍ページ (章の見出しのみ)
- 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
- 付録
- Appendix① データ結合とデータ正規化
- Appendix② 機械学習
- Appendix③ 最適化問題