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Streamlit tutorial of a step-by-step guide for a data scientist: An introduction to web apps for a data scientist (Japanese Edition):   https://amzn.to/3RyhfXZ Pythonによるデータ分析者のためのWebアプリ入門。 本書はPythonとStreamlitで実装していきます。Streamlitの基本事項を紹介しますが、Pythonの基礎知識は事前に必要としています。 データ分析に従事する人が分析結果を簡単かつ素早くWebアプリする方法を紹介します。 データ分析はPython、Webアプリ作成はPython上で使用できるStreamlitを用います。 StreamlitはDjangoやFlaskより少量のコードで実装でき、さらには直感的に使用できるため、初心者向きです。 本書では重回帰分析を例にWebアプリ化する例を紹介します。 機能の一覧は、下記の目次を参照してみてください。 また、例題として回帰分析と主成分分析をそれぞれ取り上げ、分析とWebアプリへ実装を行います。 ------------------------------------------- 目次 はじめに Streamlitとは コードの表記方法について 環境構築 インストール Streamlitの実行 補足）Dockerを用いた環境構築 基本機能の紹介 マークダウン記法（マジックコマンド） データの表示 st.titile() st.write() st.table() st.dataframe() グラフの表示 st.line_chart() st.area_chart() st.bar_chart() st.pyplot() デザイン機能 st.checkbox() st.selectbox() st.multiselect() st.beta_columns() st.radio() st.number_input() st.sidebar.() 【Webアプリ化の例】ボストン市の住宅価格の重回帰分析 必要ライブラリの読み込み タイトルの表示 データセットの読み込み テーブルデータの表示 説明変数とその説明 データの可視化： 説明変数 vs 目的変数 前処理 使用しない変数の選択 対数変換 標準化 データセットの分割 モデルの訓練 結果の表示 モデル精度 結果の可視化 コード全体 【Webアプリ化の例】主成分分析(PCA) タイトルの表示 データセットの読み込み テーブルデータの表示 データの前処理(標準化) 主成分分析（PCA） 主成分数の指定 主成分分析の実装 結果の表示 コード全体 #amazon...

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