Skip to main content
Back to top
Ctrl
+
K
Introduction to Quantitative Data Analysis with Python
環境準備とPythonの基礎
1. Python環境の準備
1.1. Python環境の準備
1.2. 必要なパッケージ
1.3. Notebookの基本的な使い方
1.4. 課題
2. Pythonの基本的な使い方1
2.1. 変数・算術演算
2.2. 複合データ型・for/while/if文
2.3. 関数
2.4. set型・リスト内包表記
2.5. 文字列を扱うときの注意点
2.6. 課題
3. Pythonの基本的な使い方2
3.1. Pythonのライブラリ・パッケージ
3.2. pandas 1
3.3. pandas 2
3.4. ファイルの読み書き
3.5. pandasを用いた日時データの扱い方
3.6. matplotlib
3.7. 参考:日本語の取り扱いと正規表現
3.8. 課題
データ分析の基礎
4. データ分析の基礎
4.1. 平均値・中央値・最頻値
4.2. 頻度分布・偏差・分散
4.3. 基本統計量の確認方法
4.4. 仮説検定
4.5. 課題
5. 相関・回帰・重回帰分析
5.1. 相関・散布図
5.2. 回帰分析
5.3. 重回帰分析
5.4. 非線形・交差項・二乗項
6. 離散選択モデル
6.1. 離散選択モデル
6.2. 順序ロジットモデル
6.3. 多項ロジットモデル
7. パネルデータ分析
7.1. パネルデータ分析
8. 機械学習
8.1. 機械学習
8.2. 教師なし学習
演習
9. 演習
9.1. COVID-19による人流の変化
9.2. Yahoo! FINANCEのデータを用いた可視化の演習
9.3. 課題
9.4. 演習・交通手段分類(データ準備)
9.5. 演習・交通手段分類(データの特徴をつかむ)
9.6. 演習・交通手段分類(機械学習)
9.7. 演習・Twitterのテキスト分類問題
参考情報
10. 参考情報
10.1. データ収集や分析のためのツールボックス
10.2. 博士課程進学希望者むけ教材リスト
Repository
Open issue
Index