はじめに
このブックでは、Pythonのpandasライブラリを使用した様々なデータ分析手法を実践的に学習します。各章では、実際のデータを使用して段階的に分析を進めていきます。
本書の構成
本書は以下の構成になっています：
第1章：景気動向指数分析
日本の景気動向指数（CI）データを使用した経済動向の分析を行います。時系列データの扱い方、基本統計量の算出、可視化手法を学びます。
第2章：年収と修学年数データ分析
年収と修学年数の関係を分析し、統計的な関係性を探ります。散布図による可視化や回帰分析の基礎を学習します。
学習目標
本書を通じて以下のスキルを習得できます：
- データ読み込み: CSVファイルからのデータ読み込み
- データ探索: 基本統計量の算出とデータの概要把握
- データ可視化: matplotlib/seabornを用いたグラフ作成
- 統計分析: 基本的な統計分析手法の実践
- 結果解釈: 分析結果の適切な解釈と表現
使用技術・環境
- Python: データ分析の主要言語
- pandas: データ操作・分析ライブラリ
- matplotlib: データ可視化ライブラリ
- Quarto: 動的ドキュメント生成
- Jupyter: インタラクティブな開発環境
環境セットアップ
分析を始める前に、以下のパッケージをインストールしてください：
# 必要なパッケージのインストール
pip install pandas matplotlib numpy jupyter statsmodelsデータ出典
年収と修学年数データ（2_income.csv）
田中隆一／著『計量経済学の第一歩――実証分析のススメ』（有斐閣，2015年）のウェブサポートページから出版社の許諾を得て転載
参考URL: https://www.yuhikaku.co.jp/static/studia_ws/index.html#isbn_9784641150287
注意事項・免責事項
- 本書の執筆にはAIによる補助を利用しています
- 分析結果は教育目的での使用を想定しており、実際の意思決定には十分な検証が必要です
- データの解釈や結論については、専門家の意見を参考にしてください
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