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図書 |
図書
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栗原考次, 石岡文生著
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図書 |
図書
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Chantal D. Larose, Daniel T. Larose著 ; 阿部真人, 西村晃治訳
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| 3.
図書 |
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Mark van der Loo, Edwin de Jonge著 ; 地道正行 [ほか] 訳
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概要:
本書は、数値データやカテゴリデータ、文字列や日付といった様々なタイプのデータを含むファイルをクリーンにするために、公的統計の分野で長年培われてきた技術と理論を幅広くまとめ、汎用的なデータクリーニングシステムをRで構築する方法を紹介する書籍で
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す。Rにおけるデータ表現やデータ構造に関連する技術面についても詳しく解説するとともに、個別のデータ項目に関する知識に基づくルールを用いて統計的にデータを検証し、複数の項目が絡むエラーがある場合に修正すべき最小限の項目を特定し、修正あるいは欠測の補完を行うための様々な方法論も説明しています。
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| 4.
図書 |
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柳井晴夫, 緒方裕光編著
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| 5.
図書 |
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林賢一著 ; 下平英寿編
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概要:
まずは実行しよう。数理はそれからだ。初学者が無理なく読み進められるように、ていねいに解説!理解の定着に役立つ練習問題が充実!
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| 6.
図書 |
図書
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松浦寿幸著
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概要:
Stataを使いこなし、データ構築から分析、結果のとりまとめまで実践的に行える!因果推論の分析手法を身につけるテキストとして大幅にリニューアル。Stata17はもちろん、Stata16以前の旧バージョンへの対応にも配慮。初版より好評の“困っ
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たときの逆引き事典”も充実。
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| 7.
図書 |
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鈴木讓著
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| 8.
図書 |
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Alvaro Fuentes著 ; 井手絢絵訳
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| 9.
図書 |
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甫喜本司著
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| 10.
図書 |
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J. D. Long, Paul Teetor著 ; 木下哲也訳
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概要:
Rの「知りたい」「したい」「困った」を解決する。基本操作から、統計解析、グラフィックス作成、数値計算、プレゼンテーション作成まで、Rの使い方、機能、威力を、約300におよぶ問題の「レシピ」を通じて紹介。
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| 11.
図書 |
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兵頭昌, 中川智之, 渡邉弘己著
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電子ブック |
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篠田裕之著
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概要:
ITmedia NEWSで大人気の連載記事『データサイエンスな日常』をもとにした書籍です。「飲み会での孤立」「LINEの既読スルー」「満員電車での立ち振る舞い」。日常で気になるテーマを、著者の持つ独特の視点で分析。本書用の書き下ろし記事を大
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幅に追加し、内容はよりシュールでディープに。各章に詳細な解説とサンプルコードを掲載。読み物としてもデータ分析の学習本としても楽しめます。
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| 13.
電子ブック |
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藤原幸一著
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| 14.
図書 |
図書
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北川源四郎著
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概要:
時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたRのパッケ
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ージTSSSの使用法と解析例を新たに多数追加した。
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図書 |
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金城俊哉著
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概要:
統計や機械学習の数式が無理なく組める!統計解析やってみるなら、Rが断然オススメ!言語仕様と分析手法が同時に学べる!
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図書 |
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閻琳, 堤良一著
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概要:
日本語学ゼミに所属する文学部3年生の「堤さん」に心理学部の「エン先生」が統計学をレクチャー。統計学の知識 & 方法で日本語研究をパワーアップ!
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図書 |
図書
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大川内隆朗著
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概要:
データ分析のための一生役立つ統計学の基本が身に付く。Excelを使って試してみよう!理解を深める練習問題 & 解説 & 解答を多数収録。
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図書 |
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鈴木讓著
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概要:
阪大教授Joe Suzukiが講義の演習問題を書籍化。Prof.Joeの100問でスパースの本質をつかむ!
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図書 |
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角田保著
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概要:
Excel力も統計力も手に入れる。Excelの操作方法をごく初歩から解説しつつ、統計学の理論もしっかり解説。自分で考えてデータ分析できるようになる地力が身につきます。
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図書 |
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松村優哉, 瓜生真也, 吉村広志著
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図書 |
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Tarek A. Atwan [著] ; 黒川利明訳
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概要:
さまざまなソースやフォーマットのデータを適切に処理。データ変換・クリーニングや欠測値の扱いなどを学ぶ37のレシピ。
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図書 |
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逸見功著
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概要:
データの特徴把握から解析法、最適モデルの選択まで、実例を用いてデータ分析のプロセスを体感できる!統計学者が開発したフリーの統計処理ソフトとして爆発的人気を博し、いまやデータ解析のスタンダードとなった「R」。本書最大の特徴は、難解なコマンドを
…
使用せず、「R」を使いこなすための補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力不要の解析手法を紹介する点にあります。操作解説がわかりやすいことに加え、統計学の基本もていねいに説明されており、「R」の活用法と統計処理の基礎を一気に習得できます!実用に役立つ豊富な巻末付録も収録!
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図書 |
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寺島拓幸, 廣瀬毅士著
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図書 |
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チーム・カルポ著
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概要:
生データを使ってAI・データ分析!ライブラリ最新バージョン完全対応!Visual Studio Code完全対応!統計の生データを使って統計学の基礎から解析の各種手法、前処理、モデリング、機械学習、パターン認識、深層学習アプリの作成までステ
…
ップアップ!
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図書 |
図書
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Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck著 ; 黒川利明訳
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概要:
データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。データの分類、分析
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、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学の必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野における昨今のPython人気を反映し、第1版ではRのみの対応だったコードが、今回の改訂でPythonにも対応。コードはすべてGitHubからダウンロード可能です。
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図書 |
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馬場真哉著
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概要:
統計学の基礎から統計モデリング、機械学習の入り口まで解説!
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図書 |
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岩城秀樹著
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図書 |
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Wes McKinney著 ; 瀬戸山雅人, 小林儀匡訳
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概要:
NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。本
…
書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。pandas2.0に対応した待望の改訂版です。
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図書 |
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Tarek A. Atwan [著] ; 黒川利明訳
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概要:
伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用。予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピ。
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図書 |
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Joel Grus著 ; 菊池彰訳
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概要:
本書はPythonプログラミングを通してデータサイエンスの基本知識を「ゼロから学ぶ」ことができる入門書です。読者は架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、
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必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。第1版の発刊から5年。その間、データサイエンスへの注目はますます高まる、Pythonはバージョンアップが進み、ライブラリは一層充実しました。このような変化に伴い、内容を全面的にアップデート。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、ネットワーク分析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduce、データ倫理まで、データサイエンスに必要な幅広い知識をカバーします。
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図書 |
図書
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Scott Cunningham著 ; 加藤真大 [ほか] 翻訳
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概要:
DAG、潜在アウトカム因果モデル、マッチング、回帰不連続デザイン、操作変数法、パネルデータ分析、差分の差デザイン、合成コントロール法。「因果推論×プログラミング」による研究デザイン入門の決定版。
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図書 |
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塚田真一 [ほか] 著
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概要:
統計の基本的な考え方がよくわかる—R・Pythonによるプログラム付き。実際のデータ・例題を用いて、考え方の本質がわかるように解説。統計フリーソフトRと人気のプログラミング言語Pythonを用いて、具体的なデータの分析法やグラフの書き方をレ
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クチャー。モデル選択法、ブートストラップ法など、他の教科書にない実用的な内容もやさしく記述。
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図書 |
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D. P. Kroese [ほか] 著
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| 34.
図書 |
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向原強著
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概要:
オープンデータって何だ!?Excelの使い方、統計分析の基礎を学び、データを読み解く力を身につけよう!
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| 35.
図書 |
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赤石雅典著
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| 36.
図書 |
図書
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畑農鋭矢, 水落正明著
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概要:
仮説の導き方、データの入手方法・記述統計についてしっかり解説し、回帰分析を中心に個票データの分析手法まで扱います。新版では、3時点以上のパネルデータを扱う章を新たに設置したほか、分析例や使用データなどもアップデート。
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図書 |
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寺田学 [ほか] 著
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概要:
Python、数学、前処理、可視化、機械学習。データ分析エンジニアに必要な基礎技術をしっかり習得!
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