PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション
Webからデータを取得して、効率よく整理、分析を行い効果的な可視化を実現するには、さまざまなツールとテクニックが必要です。 本書ではPythonとJavaScriptを使い分け、それぞれの言語の強みを最大限利用します。 PythonのBeautifulSoupとScrapyでデータを取得、pandas、Matplotlib、Numpyでデータ処理を行い、Flaskフレームワークを使ってデータを配信、JavaScriptのD3.jsを使ってインタラクティブなWeb可視化を実現します。データの収集からアウトプットまでの全体を視野に入れて解説しているので、実際にコードを追いながら、この一冊でデータ分析プロセスの全体像を理解できます。 まえがき はじめに 1章 開発環境の準備 1.1 本書で扱うコード 1.2 Python 1.2.1 Anaconda 1.2.2 Anacondaインストールの確
Pythonではじめるデータラングリング
「ラングリング」（wrangling）とはもともと馬や牛を集めて飼いならすという意味があります。牛を集めてうまく操るカウボーイ（wrangler）のように、データを自在に操るためのスキルを身につけた「データラングラー」になろうというコンセプトのもと、データ収集、処理、分析、利用に関わるテクニックとサンプルを豊富に収録。例題を通じて、効果的なデータの取得、クリーニング、分析、プレゼンテーション方法などを身につけることが可能です。自動化やスケジューリング、大規模データセットの処理、魅力的なストーリー付けの方法なども紹介。Pythonでデータを扱うための実用的な知識とテクニックを網羅しています。脱Excelを図ってスキルアップしたいというニーズにも応える一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成
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