データ分析の入門書

データの集め方、偏り、扱い方から結果の解釈までを見渡す本です。図や事例を通じて、計算手順だけでは見落としやすい問題を整理できます。

選ぶ前に確認：特定のソフトの操作を覚える本ではありません。一部に数式があり、個々の分析手法を深く学ぶには別の専門書も必要です。

評価の理由：分析の前後にある偏りと解釈を整理する構成が強み。操作手順や個々の手法を深める教材とは使い分けたい本です。

pandasやNumPyを使うデータ処理を、実行できるコードとともに学べます。欠損値の扱い、結合、集計、可視化など、分析に入る前の作業を体系的に整理できます。

選ぶ前に確認：612ページの分量があり、短時間で概観をつかむ用途には重めです。pandas 2.0を基準とした版なので、実行環境と出版社の正誤表を合わせて確認すると進めやすくなります。

評価の理由：Pythonの基礎学習後にデータ加工を体系的に学べる。分量が多く、実行環境を合わせて取り組む必要がある。