データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法 電子書籍｜翔泳社の本
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データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法

著

形式：
電子書籍
発売日：
ISBN：
9784798164458
価格：
2,640円（本体2,400円＋税10%）
カテゴリ：
データサイエンス
キーワード：
#データ・データベース,#ネットワーク・サーバ・セキュリティ,#理工,#開発手法
シリーズ：
AI & TECHNOLOGY
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分析したデータを
わかりやすく
ビジュアライゼーションしよう！

【データビジュアライゼーションとは】
数値データ・位置のデータ・文章のデータ等を、
一目で分かりやすく見える形にする方法です。

【背景】
ビッグデータやAIという言葉が流行して以降、
様々な組織でデータを活用しようという動きがみられます。
データの活用のためには、私たち人間がデータの内容をよく理解する必要があり、
そのためにビジュアライゼーションはとても有効な手段です。
Pythonにはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリがそろっており、
利用するデータ分析者も増えています。

一方で、
「どのような場合にどのライブラリで表現するとよいのか」
といった基本的な部分でつまづく方や、
「データの種類や特徴によってどのように表現するとより直観的に表現できるのか」
と悩んでいる方も多いのが実情です。

【書籍概要】
本書は、Pythonのライブラリを利用して、
分析したデータをビジュアライゼーションする手法を解説した書籍です。
ビジュアライゼーションする時に必要な考え方と、
基本的なビジュアライゼーション手法を解説。
地図上に表現する方法やワードクラウド、インフォグラフィック的な要素を
取り入れた手法も紹介します。

【対象読者】
・データ活用に興味のある方
・データ分析者
・データサイエンティスト

【本書で紹介する主な可視化手法】
縦棒・横棒グラフ
円グラフ
ヒストグラム
ボックスプロット
インフォグラフィック等

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

（翔泳社）

分析したデータをわかりやすく ビジュアライゼーションしよう!

分析したデータをわかりやすく ビジュアライゼーションしよう!

【データビジュアライゼーションとは】

数値データ・位置のデータ・文章のデータ等を、 一目で分かりやすく見える形にする方法です。


【背景】

ビッグデータやAIという言葉が流行して以降、 様々な組織でデータを活用しようという動きがみられます。 データの活用のためには、私たち人間がデータの内容をよく理解する必要があり、 そのためにビジュアライゼーションはとても有効な手段です。 Pythonにはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリがそろっており、 利用するデータ分析者も増えています。 一方で、 「どのような場合にどのライブラリで表現するとよいのか」 といった基本的な部分でつまづく方や、 「データの種類や特徴によってどのように表現するとより直観的に表現できるのか」 と悩んでいる方も多いのが実情です。


【書籍概要】

本書は、Pythonのライブラリを利用して、 分析したデータをビジュアライゼーションする手法を解説した書籍です。 ビジュアライゼーションする時に必要な考え方と、 基本的なビジュアライゼーション手法を解説。 地図上に表現する方法やワードクラウド、インフォグラフィック的な要素を 取り入れた手法も紹介します。


【対象読者】

データ活用に興味のある方 ・データ分析者 ／データサイエンティスト


【本書で紹介する主な可視化手法】

縦棒・横棒グラフ／円グラフ／ヒストグラム／ボックスプロット／散布図／バブルチャート／ヒートマップ／ドーナツグラフ／レーダーチャート／地図情報／ワードクラウド／インフォグラフィック等


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最終更新日:2022年06月07日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 092
「積み上げ縦棒グラフを描画する」の本文1～2行目		 2刷 済
誤 tip額の平均の集計を
正 tip額の合計集計を
備
考		 ※リフローEPUBの場合、Chapter 5の「10 縦棒グラフ」のリスト5.32のすぐ上の段落が該当箇所になります。
2020.10.01
1刷 097
リスト5.39の2行目と5行目、Outの図		 2刷 済
誤 2行目　name="tips" 5行目　name="total_bill" 全体（後半省略） 
tips_mean = tips.groupby("day", as_index=False).mean()
fig = go.Figure(data=[go.Bar(name="tips",
                             x=tips_mean["day"],
                             y=tips_mean["total_bill"]),
                      go.Bar(name="total_bill",
（…略…）
Outの図
（画像クリックで拡大）
正 2行目　name="total_bill" 5行目　name="tips" 全体（後半省略） 
tips_mean = tips.groupby("day", as_index=False).mean()
fig = go.Figure(data=[go.Bar(name="total_bill",
                             x=tips_mean["day"],
                             y=tips_mean["total_bill"]),
                      go.Bar(name="tips",
（…略…）
Outの図　※右上の凡例が入れ替わります。
（画像クリックで拡大）
2022.06.07
1刷 104
リスト5.47の1行目		 2刷 済
誤 （…略:12行目までリスト5.45と同じ…）
正 （…略:12行目までリスト5.46と同じ…）
2021.03.01
1刷 105
リスト5.48　1行目 		2刷 済
誤 （…略:12行目までリスト5.45と同じ…）
正 （…略:12行目までリスト5.46と同じ…）
2021.03.01
1刷 113
リスト5.56のOutの図 		2刷 済
誤
（画像クリックで拡大）
正
（画像クリックで拡大）
2021.03.01
1刷 155
リスト6.14　上から7行目（7行目のmapの開始位置を5行目のboundsと同じにする）		 2刷 済
誤 
# 図の描画
dx = 0.005
dy = 0.005
for index, row in df.iterrows():
     bounds = [[row["lat"] - dx, row["lon"] - dy],
                    [row["lat"] + dx, row["lon"] + dy]]
map.add_child(folium.raster_layers.ImageOverlay(MARKER_IMG, opacity=OPACITY,
（・・・略・・・）
正 
# 図の描画
dx = 0.005
dy = 0.005
for index, row in df.iterrows():
     bounds = [[row["lat"] - dx, row["lon"] - dy],
                    [row["lat"] + dx, row["lon"] + dy]]
     map.add_child(folium.raster_layers.ImageOverlay(MARKER_IMG, opacity=OPACITY,
（・・・略・・・）
備
考		 「map.add_child～」のインデントを「bounds =」の行と揃えます。

※リフローEPUBの場合、リスト6.14の末尾が該当箇所になります。
2020.08.24

感想・レビュー

エリナ松岡 さん

2021-10-01

最初に抽象論が少しあって、その後は色んなバリエーションのグラフをひたすら作るかんじです。グラフはきれいだし結構楽しくやれます。割とちょろいと思ってたら、中盤の棒グラフあたりから結構ややこしくなってきました。あまり設定について深い解説があるわけではないですが、むしろそれが良かったかもしれません。グラフに対する苦手意識を少し克服できたと思います。

P.N.平日友 さん

2020-12-05

この手の本は内容よりもダウンロードできるソースコードに価値があると確信した。サラッと読了後、業務で定例資料を作ったりするとき手元に置いて辞書用途で主に使っている。可視化はエクセルよりパイソンがメインになりつつある。速きしコードの可読性が優れているため。可視化入門はこれが初めてだけれど、この本で十分な気がしている。

み さん

2021-09-19

主にmatplotlib/seabornの使い方の本。plotlyの知らないグラフ(parallel categories diagram )もあって面白かった。質的データの可視化もいくつか紹介されているので、一度写経して手元に置いておくのが良さそう。 いくつか、非推奨となっている書き方があったので利用時は注意。

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