序言
【Chapter 1 本書的概要與Python的基礎】
▌1-1 資料科學家的工作
1-1-1 資料科學家的工作
1-1-2 資料分析的流程
1-1-3 本書的架構
1-1-4 對閱讀本書有幫助的文獻
1-1-5 動手來學習吧
▌1-2 Python的基礎
1-2-1 Jupyter Notebook的使用方法
1-2-2 Python的基礎
1-2-3 串列型別與字典型別
1-2-4 條件分歧與迴圈
1-2-5 函式
1-2-6 類別與實例
【Chapter 2 科學計算、資料加工、圖形描繪函式庫的使用方法基礎】
▌2-1 用於資料分析的函式庫
2-1-1 函式庫的匯入
2-1-2 Magic Command
2-1-3 匯入用於本章的函式庫
▌2-2 Numpy的基礎
2-2-1 Numpy的匯入
2-2-2 陣列的操作
2-2-3 亂數
2-2-4 矩陣
▌2-3 Scipy的基礎
2-3-1 Scipy的函式庫匯入
2-3-2 矩陣運算
2-3-3 牛頓法
▌2-4 Pandas的基礎
2-4-1 Pandas的函式庫匯入
2-4-2 Series的使用方法
2-4-3 DataFrame的使用方法
2-4-4 行列的操作
2-4-5 資料的抽出
2-4-6 資料的刪除與結合
2-4-7 統計
2-4-8 值的排序
2-4-9 nan (null)的判斷
▌2-5 Matplotlib的基礎
2-5-1 使用Matplotlib的準備工作
2-5-2 散佈圖
2-5-3 圖形的分割
2-5-4 函數圖形的描繪
2-5-5 直方圖
【Chapter 3 敘述統計與簡單迴歸分析】
▌3-1 統計分析的種類
3-1-1 敘述統計與推論統計
3-1-2 匯入用於本章的函式庫
▌3-2 資料的讀取與對話
3-2-1 讀取網路等處公開的對象資料
3-2-2 資料的讀取與確認
3-2-3 確認資料的性質
3-2-4 量的資料與質的資料
▌3-3 敘述統計
3-3-1 直方圖
3-3-2 平均、中位數、眾數
3-3-3 變異數、標準差
3-3-4 摘要統計量與百分位數
3-3-5 箱型圖
3-3-6 變異係數
3-3-7 散佈圖與相關係數
3-3-8 描繪所有變數的直方圖與散佈圖
▌3-4 簡單迴歸分析
3-4-1 簡單線性迴歸分析
3-4-2 決定係數
【Chapter 4 機率與統計的基礎】
▌4-1 學習機率與統計的準備工作
4-1-1 本章的背景知識
4-1-2 匯入用於本章的函式庫
▌4-2 機率
4-2-1 數學機率
4-2-2 統計機率
4-2-3 條件機率與乘法定理
4-2-4 獨立與相關
4-2-5 貝氏定理
▌4-3 機率變數與機率分布
4-3-1 機率變數、機率函數、分布函數、期望值
4-3-2 各種分布函數
4-3-3 核密度函數
▌4-4 應用：多元機率分布
4-4-1 聯合機率函數與邊際機率函數
4-4-2 條件機率函數與條件期望值
4-4-3 獨立的定義與連續分布
▌4-5 推論統計學
4-5-1 大數法則
4-5-2 中央極限定理
4-5-3 樣本分布
▌4-6 統計推論
4-6-1 估計量與點估計
4-6-2 無偏性與一致性
4-6-3 區間估計
4-6-4 計算估計量
▌4-7 統計檢驗
4-7-1 檢驗
4-7-2 第一型錯誤與第二型錯誤
4-7-3 檢驗大數據的注意事項
【Chapter 5 使用Python進行科學計算（Numpy與Scipy）】
▌5-1 概要與事前準備
5-1-1 本章的概要
5-1-2 匯入用於本章的函式庫
▌5-2 使用Numpy計算之應用
5-2-1 索引的參照
5-2-2 Numpy的運算處理
5-2-3 陣列操作與廣播
▌5-3 使用Scipy計算之應用
5-3-1 內插
5-3-2 線性代數：矩陣分解
5-3-3 積分與微分方程式
5-3-4 最佳化
【Chapter 6 使用Pandas進行資料加工處理】
▌6-1 概要與事前準備
6-1-1 匯入用於本章的函式庫
▌6-2 Pandas的基本資料操作
6-2-1 階層型索引
6-2-2 資料的結合
6-2-3 資料的操作與變換
6-2-4 資料的聚合與群組運算
▌6-3 遺漏資料與異常值處理的基礎
6-3-1 遺漏資料的處理方法
6-3-2 異常資料的處理方法
▌6-4 時間序列資料處理的基礎
6-4-1 時間序列資料的處理與變換
6-4-2 移動平均
【Chapter 7 使用Matplotlib進行資料視覺化】
▌7-1 資料的視覺化
7-1-1 關於資料的視覺化
7-1-2 匯入用於本章的函式庫
▌7-2 資料視覺化的基礎
7-2-1 長條圖
7-2-2 圓形圖
▌7-3 應用：金融資料的視覺化
7-3-1 將金融資料視覺化
7-3-2 顯示K線的函式庫
▌7-4 應用：思考分析結果的表現方式
7-4-1 關於資料製作的重點
【Chapter 8 機器學習的基礎（監督式學習）】
▌8-1 機器學習概觀
8-1-1 何謂機器學習？
8-1-2 監督式學習
8-1-3 非監督式學習
8-1-4 強化學習
8-1-5 匯入用於本章的函式庫
▌8-2 多元線性迴歸
8-2-1 讀取汽車售價資料
8-2-2 資料的整理
8-2-3 模型建構與評估
8-2-4 模型建構與模型評估流程總結
▌8-3 邏輯迴歸
8-3-1 邏輯迴歸的範例
8-3-2 資料的整理
8-3-3 模型建構與評估
8-3-4 藉由縮放來提高預測準確度
▌8-4 具正則化項的迴歸：Lasso迴歸、Ridge迴歸
8-4-1 Lasso迴歸、Ridge迴歸的特徵
8-4-2 多元線性迴歸與Ridge迴歸的比較
▌8-5 決策樹
8-5-1 蕈類資料集
8-5-2 資料的整理
8-5-3 熵：不純度的指標
8-5-4 資訊獲利：測量分歧條件的有用性
8-5-5 決策樹的模型建構
▌8-6 k-NN（K最近鄰演算法）
8-6-1 k-NN的模型建構
▌8-7 支援向量機
8-7-1 支援向量機的模型建構
【Chapter 9 機器學習的基礎（非監督式學習）】
▌9-1 非監督式學習
9-1-1 非監督式模型的種類
9-1-2 匯入用於本章的函式庫
▌9-2 聚類分析
9-2-1 k-means法
9-2-2 使用k-means法進行聚類分析
9-2-3 將金融市場行銷資料進行聚類分析
9-2-4 使用手肘法判斷群數
9-2-5 聚類分析結果的解釋
9-2-6 k-means法以外的手法
▌9-3 主成分分析
9-3-1 嘗試主成分分析
9-3-2 主成分分析的實例
▌9-4 購物籃分析與關聯規則
9-4-1 何謂購物籃分析？
9-4-2 讀取用來進行購物籃分析的樣本資料
9-4-3 關聯規則
【Chapter 10 模型的驗證方法與性能調校方法】
▌10-1 模型的評估與提高精確度的方法
10-1-1 機器學習的問題與手法
10-1-2 匯入用於本章的函式庫
▌10-2 模型的評估與性能調校
10-2-1 Holdout法與交叉驗證法
10-2-2 性能調校：超參數的調校
10-2-3 性能調校：特徵的處理
10-2-4 模型的種類
▌10-3 模型的評估指標
10-3-1 分類模型的評估：混淆矩陣與關聯指標
10-3-2 分類模型的評估：ROC曲線與AUC
10-3-3 迴歸模型的評估指標
▌10-4 集成學習
10-4-1 Bagging
10-4-2 Boosting
10-4-3 隨機森林、梯度Boosting
10-4-4 進一步了解
【Chapter 11 綜合練習問題】
▌11-1 綜合練習問題
11-1-1 綜合練習問題(1)
11-1-2 綜合練習問題(2)
11-1-3 綜合練習問題(3)
11-1-4 綜合練習問題(4)
11-1-5 綜合練習問題(5)
11-1-6 綜合練習問題(6)
11-1-7 參考：今後進行資料分析
【Appendix】
▌A-1 關於本書的環境建置
A-1-1 關於Anaconda
A-1-2 下載Anaconda的套件
A-1-3 安裝Anaconda
A-1-4 安裝pandas-datareader與Plotly
▌A-2 練習問題解答
A-2-1 Chapter1練習問題
A-2-2 Chapter2練習問題
A-2-3 Chapter3練習問題
A-2-4 Chapter4練習問題
A-2-5 Chapter5練習問題
A-2-6 Chapter6練習問題
A-2-7 Chapter7練習問題
A-2-8 Chapter8練習問題
A-2-9 Chapter9練習問題
A-2-10 Chapter10練習問題
A-2-11 Chapter11綜合練習問題
▌A-3 參考文獻、參考URL
A-3-1 參考文獻
A-3-2 參考URL
結語
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