- 発売日：2024/08/26
- 出版社：ラトルズ
- ISBN：9784899775492
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Python in Excelではじめるデータ分析入門
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商品説明
「Python in Excel」は、2024年7月現在、Windowsユーザー向けのExcelのベータ版で利用できる新しい機能です。
Excelの数式バーにPythonのコードを書いて実行することができます。これにより、データの分析やグラフの作成が簡単にできるようになります。
この機能を使えば、Excelで時間がかかるデータ処理を高速に行い、その結果をExcelで簡単に確認することができます。
本書では、Pythonの基礎から、ExcelでのPythonの使い方を丁寧に解説します。
「Excelは使えるけど、プログラミング言語は難しそう」と感じている方でも安心して学べる内容です。
ぜひ、Python in Excelを体験してみてください。
【本書では、以下のライブラリの使い方を基礎から説明します。】
pandas.DataFrame（データ処理）
numpy（ベクトル・行列演算）
sympy（代数演算）
matplotlib、seaborn（データの視覚化）
scikit-learn（機械学習）
これらのライブラリを使いこなせるようになれば、ExcelからPythonコードを使って高度なデータ分析ができるようになります。
これらが一通り使えるようになれば、Excel からPython コードを使って高度なデータ分析を行えるようになります。
Excelの数式バーにPythonのコードを書いて実行することができます。これにより、データの分析やグラフの作成が簡単にできるようになります。
この機能を使えば、Excelで時間がかかるデータ処理を高速に行い、その結果をExcelで簡単に確認することができます。
本書では、Pythonの基礎から、ExcelでのPythonの使い方を丁寧に解説します。
「Excelは使えるけど、プログラミング言語は難しそう」と感じている方でも安心して学べる内容です。
ぜひ、Python in Excelを体験してみてください。
【本書では、以下のライブラリの使い方を基礎から説明します。】
pandas.DataFrame（データ処理）
numpy（ベクトル・行列演算）
sympy（代数演算）
matplotlib、seaborn（データの視覚化）
scikit-learn（機械学習）
これらのライブラリを使いこなせるようになれば、ExcelからPythonコードを使って高度なデータ分析ができるようになります。
これらが一通り使えるようになれば、Excel からPython コードを使って高度なデータ分析を行えるようになります。
目次
Chapter1 Python 利用の準備
1.1 Python in Excel とは
1.2 Python in Excel を使おう
Chapter2 Pythonの基本をマスターする
2.1 Python の値と変数
2.2 制御構文
2.3 コレクション
2.4 関数の利用
2.5 オブジェクトとクラス
Chapter3 PythonとExcelの相互利用
3.1 Excelへのアクセス
3.2 Python コードの仕組み
Chapter4 DataFrameによるデータの基本操作
4.1 DataFrameの基本
4.2 データの操作
4.3 データの処理
Chapter5 ベクトルと行列の演算
5.1 numpyによるベクトル計算
5.2 numpyによる行列計算
5.3 sympyによる代数計算
Chapter6 外部データの利用
6.1 ファイルとWEBSERVICE 関数
6.2 Power Queryの基本操作
Chapter7 matplotlibによるグラフ作成
7.1 pyplotによるグラフ作成の基本
7.2 グラフの表示の設定
7.3 さまざまなグラフ
Chapter8 seabornによるグラフ作成
8.1 seaborn の基本操作
8.2 さまざまなグラフの作成
Chapter9 回帰分析から機械学習へ
9.1 scikit-learn で回帰分析する
9.2 回帰分析で機械学習する
9.3 さまざまモデルを利用する
1.1 Python in Excel とは
1.2 Python in Excel を使おう
Chapter2 Pythonの基本をマスターする
2.1 Python の値と変数
2.2 制御構文
2.3 コレクション
2.4 関数の利用
2.5 オブジェクトとクラス
Chapter3 PythonとExcelの相互利用
3.1 Excelへのアクセス
3.2 Python コードの仕組み
Chapter4 DataFrameによるデータの基本操作
4.1 DataFrameの基本
4.2 データの操作
4.3 データの処理
Chapter5 ベクトルと行列の演算
5.1 numpyによるベクトル計算
5.2 numpyによる行列計算
5.3 sympyによる代数計算
Chapter6 外部データの利用
6.1 ファイルとWEBSERVICE 関数
6.2 Power Queryの基本操作
Chapter7 matplotlibによるグラフ作成
7.1 pyplotによるグラフ作成の基本
7.2 グラフの表示の設定
7.3 さまざまなグラフ
Chapter8 seabornによるグラフ作成
8.1 seaborn の基本操作
8.2 さまざまなグラフの作成
Chapter9 回帰分析から機械学習へ
9.1 scikit-learn で回帰分析する
9.2 回帰分析で機械学習する
9.3 さまざまモデルを利用する
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