データサイエンティスト検定

ピアソン相関とスピアマンの順位相関の違いをわかりやすく解説！データ分析における相関係数の基本や適用シーン、活用方法を紹介します。

選択バイアスとは、データ分析の対象を選ぶ際に生じる偏りのこと。本記事では、脱落バイアス・欠測データバイアス・自己選択バイアスの具体例と、正しい分析を行うための対策を解説します。

データ分析の結果が想定と異なると、どう判断すべき？本記事では、バイアスを排除し、客観的にデータを解釈するポイントを解説。統計的手法や反証的思考を活用し、誤った意思決定を防ぐ方法を紹介します。

t検定・z検定・F検定の違いをわかりやすく解説。データの種類や適用条件を理解し、統計的に正しい検定手法を選ぶポイントを紹介します。

クロス集計表とは？データを適切に整理し、属性間の関係や偏りを分析する方法を解説。エクセルでの作り方や活用例も紹介します。

「分散」「標準偏差」「四分位数」「パーセンタイル」の違いを分かりやすく解説！データのばらつきを適切に理解し、分析に活用する方法を詳しく説明します。

大量データの処理が難しい？サンプリングとアンサンブル平均を活用すれば、データの特徴を維持しつつ効率的に削減可能。本記事で手法を詳しく解説！

事業課題を整理するためのフレームワーク「5フォース分析」と「RFM分析」を解説。競争環境や顧客分析の活用法を具体例とともに紹介します。

市場規模の算出方法、主要プレーヤーの分析、支配的なビジネスモデル、業界の課題と成長機会を解説。事業戦略の基礎を学び、競争優位性を確立しよう。

教師あり学習と教師なし学習の違いを分かりやすく解説！機械学習の基礎から、用途・メリット・具体例まで詳しく紹介します。