実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎではじめる　データ分析のための前処理入門

★データ分析の現場の、即戦力になる！★

・データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説
・位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う
・現場での課題解決を意識し、架空の旅行代理店データを用いたストーリー形式で解説
・生成AIを用いたデータハンドリング、特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、クラウド技術の活用など、最新のトレンドにも対応
・コードを公開しているから、すぐに実践できる！

【バーチャルデータサイエンティスト　アイシア＝ソリッド推薦！】
実際の分析事例を軸に前処理の技法を見ることで、
地に足のついた実践的な知識を得られる良書！
不均衡データへの対処や位置情報データの扱いなど、
実務頻出なのに解説が少ないテーマも扱っており、
データのプロや、プロを目指す人のための書籍と言えます。
本書を読み終わったらすぐに実践に飛び込めるでしょう！

【おもな内容】
1 前処理とは何か
2 前処理に向けたデータ理解
3 データクレンジングとしての前処理
4 データの基本事項確認としての前処理
5 データのソート・抽出
6 データの集計
7 データ結合
8 データ変換
9 モデリングのためのデータ変換
10 非構造化データの前処理――テキストデータ
11 非構造化データの前処理――位置情報
12 クラウド技術の活用と機械学習の実行

目次

1 前処理とは何か
2 データとは何か
3 データクレンジングとしての前処理
4 データの基本事項確認としての前処理
5 データのソート・抽出
6 データの集計
7 データ結合
8 データ変換
9 モデリングのためのデータ変換
10 非構造化データ処理の前処理――テキストデータ
11 非構造化データ処理の前処理――位置情報
12 クラウド技術の活用と機械学習の実行

書誌情報

紙版

• 発売日: 2025年07月17日
• ISBN: 9784065395868
• 判型: B5変型
• 価格: 定価：3,300円（本体3,000円）
• ページ数: 272ページ

著者紹介

著： 菅　由紀子（カン　ユキコ）

菅　由紀子 株式会社Rejoui 代表取締役・広島大学客員教授・データサイエンティスト協会スキル定義委員 中央大学経済学部卒業後、株式会社サイバーエージェントにてマーケティングリサーチ事業の立ち上げに従事。その後、株式会社ALBERTにて、多様な業界のデータ分析プロジェクトを担当し、データサイエンティストとして多数のプロジェクトに従事。2016年に株式会社Rejouiを創業し、データ分析・AI活用コンサルティング、データサイエンス教育、DX推進支援事業を展開。官公庁・企業・大学と連携し、データサイエンス教育の普及やデータ活用の社会実装に取り組む。 データサイエンティスト協会スキル定義委員として、データサイエンティストのスキル標準策定にも貢献するほか、日本全国各地でデータ活用の促進や次世代人材の育成を精力的に行っている。その功績が認められ、2021年度日本統計学会統計教育賞を受賞。