内容紹介：プログラミング言語Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析のコンパクトな入門書。Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。Ｐｙｔｈｏｎの文法や統計学の理論には深入りせず　各分析の目的と意味を丁寧に解説。
最短で基本をマスター。プログラミング初心者も安心の入門書。
もくじ情報：学ぶための準備をしよう―本書の特徴とＰｙｔｈｏｎのインストール；データの基礎的な扱いに慣れよう―数値データと文字データ；特徴を踏まえて適切な計画を立てよう―平均とヒストグラム；データの散らばり方を調べてみよう―相関係数；データ同士の関係性を調べてみよう―回帰分析；データを特徴に応じて分類しよう―機械学習によるクラスタリング；データの規則性を探って将来を予測しよう（１）―決定木（ディシジョン・ツリー）；データの規則性を探って将来を予測しよう（２）―ランダム・フォレスト（分類編）；データの規則性を探って将来を予測しよう（３）―ランダム・フォレスト（回帰編）；施策の効果を調べよう―傾向スコア・マッチング；地点間の最短経路を調べよう―ダイクストラ法；変化をシミュレーションしてみよう―ＳＩＲモデル；限られた条件下での最適解を求めよう―線形計画法；文章の特徴を明らかにしよう―形態素解析

友原　章典(トモハラ　アキノリ)
青山学院大学国際政治経済学部教授。早稲田大学政治経済学部卒。ジョンズ・ホプキンス大学大学院Ｐｈ．Ｄ．（経済学）。米州開発銀行、世界銀行コンサルタントから、ニューヨーク市立大学助教授、ＵＣＬＡ経営大学院エコノミストなどを経て現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）