データサイエンス– category –
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【データサイエンス基礎】相関関係と因果関係の違い
相関関係と因果関係 相関関係と因果関係は、データ分析や統計において非常に重要な概念です。 相関関係があることを因果関係があることと勘違いしている場面が非常に多... -
【データサイエンス】『重回帰分析』母親の学力と年齢が子供の学力にどれだけ影響を与えるのか?
子供の学力は母親に依存する? 今回は、Kaggleに公開されているデータセットを用いて子供の学力が母親によってどれだけ決められるのかを解析してみようと思います。 「... -
【データサイエンス基礎】Z検定とT検定
検定が使用される場面 統計学における「検定」は、データを分析して仮説が正しいかどうかを判断するための手法です。 例えば、新薬が従来の薬よりも効果があるかどうか... -
【データサイエンス基礎】代表値とその応用
代表値 統計学における代表値は、データセット全体を簡潔に要約するための指標であり、データの中心的な傾向や分布の特徴を示します。 代表値の中でも特に重要なのは、... -
【2024年度】データサイエンティストになるために必要なスキル
データサイエンティストの定義 データサイエンティストは、ビッグデータを解析し、経営に役立つ情報を抽出する専門家です。 統計学や機械学習を駆使して、データから洞... -
ロジスティック回帰分析とは?基礎と応用先を解説
ロジスティック回帰分析の基礎と応用 ロジスティック回帰分析は、統計学や機械学習の分野で広く用いられる手法の一つです。 特に二値分類問題に適しており、データに基... -
【データサイエンス】社会人に必要なデータ分析力
現代のビジネス環境において、データ分析は欠かせないスキルとなっています。 データを活用することで、業務効率化やマーケティング戦略の最適化、そして競争優位性の確...
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