Ｐｙｔｈｏｎによる医療データ分析入門　ｐａｎｄａｓ＋擬似レセプト編/青木智広／著　山本光穂／Ｐｙｔｈｏｎコード監修本・コミック：オンライン書店e-hon

Ｐｙｔｈｏｎによる医療データ分析入門　ｐａｎｄａｓ＋擬似レセプト編

青木智広／著　山本光穂／Ｐｙｔｈｏｎコード監修

出版社名	技術評論社
出版年月	2020年8月
ISBNコード	978-4-297-11517-3 （4-297-11517-4）
税込価格	4,378円
頁数・縦	３２３Ｐ　２３ｃｍ

商品内容

要旨	ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｉＰｙ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによるデータ分析プログラミング技法詳解。
目次	１章　死亡率を推定しよう（「日本版死亡データベース」の利用加入者情報レコードの擬似生成　ほか）２章　発生率を推定しよう（「患者調査」の利用レセプトの擬似生成　ほか）３章　血圧別発生率に挑戦（「国民健康・栄養調査」の利用健診レコードの擬似生成　ほか）４章　医療統計の導入（セミパラメトリック分析―点推定セミパラメトリック分析―区間推定　ほか）Ａｐｐｅｎｄｉｘ（メモリの節約バイアスと発生原因　ほか）

要旨

ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｉＰｙ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによるデータ分析プログラミング技法詳解。

１章　死亡率を推定しよう（「日本版死亡データベース」の利用
加入者情報レコードの擬似生成　ほか）
２章　発生率を推定しよう（「患者調査」の利用
レセプトの擬似生成　ほか）
３章　血圧別発生率に挑戦（「国民健康・栄養調査」の利用
健診レコードの擬似生成　ほか）
４章　医療統計の導入（セミパラメトリック分析―点推定
セミパラメトリック分析―区間推定　ほか）
Ａｐｐｅｎｄｉｘ（メモリの節約
バイアスと発生原因　ほか）

著者紹介

青木　智広 (アオキ　トモヒロ)　　: １９８１年静岡県静岡市生まれ。静岡東高等学校卒業、東京工業大学工学部卒業、同大学院総合理工学研究科修了。生命保険業界でアクチュアリーとして医療データを使った生命保険商品開発を６年間経験、内４年間は外資系再保険会社で生命保険商品開発支援を担当。その後２０１９年１０月より外資系コンサルティング会社「アクセンチュア」に勤務、保健医療領域のためのＸＡＩ（Ｅｘｐｌａｉｎａｌｂｅ　ＡＩ）の開発業務等に従事

山本　光穂 (ヤマモト　ミツオ)　　: 三井住友海上火災保険株式会社プリンシパルデータサイエンティスト。モビリティー分野に関連するデータ分析／地理情報空間／情報検索／データレイク・データウェアハウス等データ分析環境構築を得意とする。また、Ｐｙｔｈｏｎのデータ分析コミュニティであるＰＹＤａｔａ．Ｔｏｋｙｏのオーガナイザを務める（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）