Practical Data Science with R and Python
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データ分析の流れ
データ分析のプロセス
tidyデータと前処理
探索的データ分析
モデルの構築から評価まで
特徴量エンジニアリング
数値データの取り扱い
カテゴリデータの取り扱い
テキストデータの取り扱い
日付・時間データの取り扱い
地理空間データの取り扱い
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次元削減
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特徴量エンジニアリング
各項目で1章
一般的に効果があるとされる特徴量エンジニアリング(守り)と
ドメイン知識に紐づく特徴量エンジニアリング(攻め)
〈
モデルの構築から評価まで
数値データの取り扱い
〉