图解数据科学电子书

前言

第1章 数据科学的支撑技术——应对未来需求高涨的必修课

1-1 21世纪的石油

1-2 数据为何越来越多

1-3 综合各种知识进行分析

1-4 从数据中发现价值的职业

1-5 数据不能直接拿来使用

1-6 大量的数据是宝藏

1-7 人与计算机易于处理的数据不同

1-8 把握供数据使用的数据

1-9 将数据整理到一处

1-10 对高效处理流程进行思考

1-11 导出规则的实用化

1-12 用于处理数据的编程语言

1-13 任何人都可以免费使用的数据

1-14 一边娱乐，一边学习分析方法

1-15 围绕IT进行思考

1-16 已经分析的数据的运用事例

1-17 购买了这款商品的顾客还同时购买了这样的商品

1-18 根据数据进行不同的定价

1-19 从小规模出发进行尝试

1-20 持续不断地谋求改善

1-21 先行确定目标，之后有策略地实施

1-22 把握与数据相关的人

试一试 尝试一下对使用数据的事例进行调查吧

第2章 数据的基础——表示方法与读取方法

2-1 数据的分类

2-2 从范围的角度对数据加以区分

2-3 区别使用各种图形

2-4 表示比例的图形

2-5 将各种数据展示于一张图中

2-6 构成数据基准的数值

2-7 掌握数据离散程度

2-8 用一个标准判断

2-9 处理不恰当的数据

2-10 为什么销售额的八成来自两成的商品

2-11 对数量实施视觉展示

2-12 任何人都可以使用的便捷的数据分析工具

2-13 集中管理数据

2-14 对数据协作进行思考

2-15 对数据结构进行可视化

2-16 设计数据库

2-17 对纸上打印的数据进行提取处理

2-18 高精度、高速度地导入数据

试一试 选择一下合适的图表吧

第3章 数据处理与充分利用——对数据进行分类和预测

3-1 根据获取时间而变化的数据

3-2 程序自动输出的数据

3-3 捕捉长期变化

3-4 掌握两个数轴之间的关系

3-5 不被表面的关系所欺骗

3-6 立足于多个数轴进行汇总

3-7 通过减少数轴的数量来把握特征

3-8 了解人们对两点之间距离的看法

3-9 调查相似的角度

3-10 数据分析不只有帅气的一面

3-11 明确多个数轴之间的关系

3-12 了解高级回归分析

3-13 对分类进行预测

3-14 基于已掌握的知识进行数值推算

3-15 实现对掷骰子结果的操控

3-16 通过反复预测提高精度

3-17 了解各种分析方法

试一试 尝试一下统计问卷调查的结果吧

第4章 需要了解的统计学知识——立足于数据推测答案

4-1 统计学的分类

4-2 抽取数据

4-3 用数值表示易发性

4-4 针对几个独立事件同时发生的概率进行思考

4-5 基于结果对原因进行思考

4-6 把握数据的分布

4-7 如果收集众多数据，就能接近真实值

4-8 用函数来表示分布

4-9 根据抽取的数据推测原始的总体

4-10 在不知道方差的情况下进行推算

4-11 从统计学的角度进行验证

4-12 确定做出正确判断的基准

4-13 对检验结果做出判断

4-14 检验平均值

4-15 检验方差

试一试 尝试检验一下身边的食品吧

第5章 需要了解的有关人工智能的知识——常用的手法及其机制

5-1 打造与人类具有同等智慧的计算机

5-2 实现人工智能的手法

5-3 用于评价人工智能的指标

5-4 掌握学习的进度

5-5 模仿大脑的学习方法

5-6 逐渐接近最优解

5-7 深入各分层，利用大量数据进行学习

5-8 对误差进行量化

5-9 提升精度

5-10 分成多个组

5-11 划分为任意个簇

5-12 在树结构中学习

5-13 使用多个人工智能进行多数表决

5-14 评价规则的指标

5-15 边界余量的最大化

5-16 进行自动的机器学习

5-17 结合各种方法寻找解决方法

试一试 查找一下最新的论文吧

第6章 有关安全与隐私的问题——数据社会将走向何方

6-1 处理数据时必须遵守道德

6-2 数据可靠性堪忧

6-3 错误认识导致精度下降

6-4 在日本对于个人信息的处理

6-5 在海外对于个人信息的处理

6-6 对个人信息的充分利用进行思考

6-7 对数据的流通、一般使用与充分利用进行思考

6-8 制定处理数据时的规则

6-9 公示收集数据的目的

6-10 了解保有数据的权利

6-11 自动获得外部数据

6-12 对保有数据的读取进行管理

6-13 防止从内部带出数据

6-14 每次都能得到相同结果