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良書紹介02_Head First データ解析

良書紹介02_Head First データ解析

ぶんちん

April 04, 2024
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Transcript

  1. 技術面だけ見ると高度な話はない  目次  データ解析入門―分析する  実験―持論を検証する  最適化―最大にする 

    データの可視化―図を使うと賢くなる  仮説検定―否定する  ベイズ統計―基準を活用する  主観確率―数値で表した信念  経験則―人間らしい解析  ヒストグラム―数値の形状  回帰:予測  誤差:誤差を適切に示す  リレーショナルデータベース:関連付けられまsんか?  データクリーニング:秩序を与える 6 基本的にExcel(一部R)で できる程度の技術レベル
  2. 事例を用いて、仕事の進め方を説明 例えばヒアリングの観点や読み解き方を事例を用いて解説 8 Head First データ解析 p.11 ヒアリング結果 ヒアリングから何が得られたか 重要な部分は何か

    解説例 • (ヒアリング結果から)基準となる仮 説がわかる • これは「数量や状況」を聞く質問です • このコメント自体が一種のデータです • (ここで)もっとも役に立つ情報は何 ですか?
  3. コラムに重要情報もりだくさん 9 Head First データ解析 p.34  Q&A 形式で技術以外の部分を開設 コラムでのQ例

     質問に答えるためにもっと詳細なデータ分析が必要な場合、どこまで 調べればいいのでしょうか?  最初にメンタルモデルが間違っていたことが最初におこなった解析に ダメージを与えるように思えるのですが。  これで解析は終わりですか?何らかの最終状態が欲しいのですが  気が重くなりそうですね