ネットワーク科学の道具箱2｜Pythonと複雑ネットワーク分析 関係性データからのアプローチ
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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。現代社会はネットを通じた購買や検索、交通、情報コミュニケーション（SNS）が盛んであり、企業間サプライチェーンや金融経済システムなどの複雑に相互作用した経済活動が成り立っている。これらの膨大な社会データは教師信号を付けられない「ネットワーク型の関係性データ」と呼ばれる。たとえば購買層のクラスタ分類やコミュニティ抽出、電力・通信インフラの構築といった社会科学系の課題を扱うには関係性データの分析が重要となる。 本書はまずデータ分析に役立つPythonツールを解説し、経済システムの分析、コミュニティの効率的抽出、口コミ影響力の解析といった内容に続く。複雑ネットワークはAI技術だけで解決できる分野ではなく、研究の重要性は年々上がっている。Web系のマーケターやデータ分析エンジニア、データサイエンティストを目指す学生を読者対象に位置づける。
- 著者
- 出版社 近代科学社
- ジャンル
- シリーズ ネットワーク科学の道具箱2｜Pythonと複雑ネットワーク分析 関係性データからのアプローチ
- 電子版配信開始日 2022/01/14
- ファイルサイズ 40.70 MB
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