第1章　学習環境の構築
　1.1　Anacondaのダウンロード
　1.2　Anacondaのインストール方法
　1.3　動作確認
　1.4　本書の構成
第2章　事前準備
　2.1　Pythonのライブラリ
　2.2　本書で扱う予測分析
　2.3　実践
第3章　データの集計と可視化
　3.1　客観的数値指標
　3.2　データの可視化
　3.3　実践
第4章　データの前処理
　4.1　データクレンジング
　4.2　データ変換
　4.3　機械学習と特徴量
　4.4　実践
第5章　データ分析
　5.1　目的による予測分析の分類
　5.2　データ分析手法
　5.3　実践
第6章　モデルの理解と改善
　6.1　モデルの理解
　6.2　モデルの改善
　6.3　実践