書籍詳細:学生・技術者のための ビッグデータ解析入門
学生・技術者のための ビッグデータ解析入門
- 紙の書籍
定価:税込 2,750円(本体価格 2,500円)
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内容紹介
ビッグデータの加工から、統計解析、数理モデルの作成法まで、研究室「秘伝」のノウハウを伝授。パソコンで行う演習問題付き。
※本書に掲載されているプログラム、演習問題の解答・解説、 および演習において便利なサイトについての情報が、高安研究室のサイトに掲載されています。
こちらをご覧下さい。
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目次
第1章 ビッグデータとは
1.1 サイエンスにおけるビッグデータ
1.2 経済物理学とその対象
1.3 開発環境
1.4 ファイルの操作方法
1.5 グラフの描画方法
第2章 ビッグデータの整理
2.1 ビッグデータの内容を確認するには
2.2 ビッグデータを整理するには
第3章 統計処理
3.1 計算誤差
3.2 統計の基礎
3.3 確率密度関数・累積分布関数
3.4 乱数
3.5 分布と統計量
3.6 仮説検定
第4章 相関分析と回帰
4.1 相関分析
4.2 単回帰分析
4.3 多変量の相関
4.4 重回帰分析
4.5 パス解析
第5章 複雑ネットワーク解析
5.1 ネットワークの表現
5.2 ネットワークの可視化
5.3 ネットワークの持つ基本特徴量
5.4 ネットワークの生成と操作
5.5 ノードの指標と順位付け
5.6 コミュニティ抽出
5.7 ネットワークの探索
5.8 ネットワーク上の輸送現象
さらに進んだ内容を学ぶために
1.1 サイエンスにおけるビッグデータ
1.2 経済物理学とその対象
1.3 開発環境
1.4 ファイルの操作方法
1.5 グラフの描画方法
第2章 ビッグデータの整理
2.1 ビッグデータの内容を確認するには
2.2 ビッグデータを整理するには
第3章 統計処理
3.1 計算誤差
3.2 統計の基礎
3.3 確率密度関数・累積分布関数
3.4 乱数
3.5 分布と統計量
3.6 仮説検定
第4章 相関分析と回帰
4.1 相関分析
4.2 単回帰分析
4.3 多変量の相関
4.4 重回帰分析
4.5 パス解析
第5章 複雑ネットワーク解析
5.1 ネットワークの表現
5.2 ネットワークの可視化
5.3 ネットワークの持つ基本特徴量
5.4 ネットワークの生成と操作
5.5 ノードの指標と順位付け
5.6 コミュニティ抽出
5.7 ネットワークの探索
5.8 ネットワーク上の輸送現象
さらに進んだ内容を学ぶために