• 梅津 雄一 / 中野 貴広

“使える”データ分析力を叩き込む、入門書！
AI活用で、面倒な作業を飛ばして本質に迫る！

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Pythonを使って、はじめてでも実務レベルのデータ分析スキルが身につく1冊です。
データの取得・加工・可視化といった基礎から、機械学習、さらにはAIを活用した効率的な分析手法まで、段階的に学べます。
現場でよく見かける、情報が抜けていたり記録ミスが含まれていたりする汚いデータの扱い方も解説しています。理想的なデータだけでなく、現実的な課題に対応できる力が自然と身につきます。また、分析して終わりではなく、「次に何をすべきか」を予測・提案するところまで踏み込んで解説しているのも特徴です。

【本書で身につくこと】
データ分析に必要な一連の流れ（取得・加工・可視化・評価）
実務で役立つ数学・統計・機械学習の基礎知識
AIを使った、半自動かつ効率的なデータ分析の進め方
結果をもとに、次のアクションを考えるための思考プロセス

【こんな方におすすめ】
データサイエンティストを目指している方
仕事でデータ分析を求められている方
Pythonは初心者だが、手を動かしながら実践的に学びたい方

【本書の主な特徴】
手を動かしながら、その場で試せる！
100を超えるハンズオン形式のメニューで、読みながら、コードが身につきやすい内容です。

面倒な環境構築は不要！
Google提供のクラウドベースのPython開発環境に対応しているため、環境設定に躓きません。
もちろん、ローカル環境でのセットアップ方法も解説しています。

数学・統計の「なぜそうするのか」がわかる！
難解な理論ではなく、分析に必要な最低限のポイントに絞って解説。

AIを味方にデータ分析を半自動化！
基本を押さえたうえでAIを活用するからこそ、AIの長所を最大限に引き出せます。

※カバー画像が異なる場合があります。

データ処理の基礎
　第1章　データの全体像　～ECサイトのデータから把握しよう～
　第2章　データの加工、可視化　～コーヒー店のデータから本質を見抜こう～
　第3章　データの前処理　～アンケートの汚いデータをきれいにしよう～
統計と機械学習
　第4章　データの統計的な見方　～ECサイトの売上向上戦略を実践しよう～
　第5章　シンプルな機械学習　～不動産データから物件の価格を予測しよう～
　第6章　実践的な回帰分析　～複数の条件も含めて物件の価格を予測しよう～
　第7章　行動の分類分析　～サービスプランの移行ユーザーを予測しよう～
　第8章　特徴のクラスタリング　～最適化されたコンテンツを提供しよう～
データ分析のAI活用
　第9章　生成AIと協力　～データセキュリティを守りながら分析しよう～
　第10章　生成AIとの対話　～より良い売上予測モデルを作ろう～
　第11章　AIエージェントで半自動化　～データ分析を効率化しよう～ 続きを読む

(C) 2026 Yuichi Umezu / Takahiro Nakano

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