いまさら聞けない Python でデータ分析
説明
Python を使ったデータ分析にライブラリについて解説した書籍です。
副題は「 多変量解析，ベイズ統計分析（PyStan，PyMC） 」です。
目次
第 1 部 Python データ分析入門
序 章 Python の準備と使い方
第 1 章 基本統計量の計算
第 2 章 グラフ描画──データの可視化──
第 3 章 ファイル入出力
第 2 部 多変量解析
第 4 章 行列演算と Python スクリプト
第 5 章 単回帰分析
第 6 章 重回帰分析
第 7 章 主成分分析
第 8 章 数量化
第 3 部 ベイズ分析
第 9 章 確率計算と Python スクリプト
第 10 章 PyStan による2 項分布分析── Stan 入門──
第 11 章 PyStan による単回帰モデル分析
第 12 章 PyStan によるポアッソン回帰モデル分析
第 13 章 PyMC による2 項分布分析── PyMC 入門──
第 14 章 PyMC による単回帰モデル分析
第 15 章 PyMC によるポアッソン回帰モデル分析
紹介（ powered by openBD ）
データ分析をPython で行うときの基礎的事項の解説を試みるもの。Python は、プログラミング言語としてはやさしい使い方もできるが、いろいろなライブラリ・パッケージが用意されているので、様々な分野で用いられている汎用性の高い言語でもある。
まず、データおよびその分析結果の視覚化としてPython のライブラリmatplotlib を用いたグラフ描画について説明するが、これは本書全体にわたる分析の視覚化において用いられる。データ分析法としては、基本となる標準的な多変量解析と現在注目を集めている確率モデルによるベイズ分析を取り上げる。多変量解析においては行列演算を用いるのが現在の標準的方法であるが、ライブラリnumpy を用いた行列演算について説明する。ベイズ分析については、Stan のPython 用であるPyStan、およびPython 専用のPyMC を取り上げる。
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