普段, 非構造化データ(画像や音声)を主に扱っていて 構造化データをちゃんと扱ったことがあまりない.
そこで, 少し構造化データの扱いを勉強しようと, 本書を購入してみた.
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
目次からもわかるように, わりと実際のビジネスの場でありそうな内容を丁寧に解説しており, また実際にJupyter notebook上で試しながら読み進められる.
個人的には第3部の最適化問題のことろは得るものが結構あった.
また, グラフやネットワークを扱うライブラリ「NetworkX」はまったく知らなかったので, 今後機会があれば使ってみたいと思う.
Pythonやデータ分析でよく利用するライブラリ(Numpy, Pandas, Matplotlib)などを少し勉強し, データ分析について勉強していこうという方にはかなりおススメな本だと思う.
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