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。 第1章　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 第2章　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 第3章　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 第4章　データの散らばり方を調べてみよう──相関係数 第5章　データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析 第6章　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 第7章　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） 第8章　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） 第9章　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） 第10章　施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング 第11章　地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法 第12章　変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル 第13章　限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法 第14章　文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析