シュリンプークラブ

特徴量エンジニアリングとは？本記事では、データの二値化・離散化・対数変換・スケーリング・交互作用特徴量の作成など、機械学習における特徴量化の手法をわかりやすく解説します。

データの関係性を評価するには、信頼度・支持度・リフト値を理解することが重要です。本記事では、それぞれの意味や計算方法、アソシエーション分析への活用法を分かりやすく解説します。

順列と組合せの違いをわかりやすく解説！nPr・nCrの計算方法や公式、具体例を交えて詳しく説明します。確率・統計の基礎をしっかり理解したい方におすすめ。

和集合、積集合、差集合、対称差集合、補集合をベン図でわかりやすく解説。集合の基本概念を理解し、データ分析やSQLクエリ作成に役立てよう。

「代表値」とは、データの特徴を示す重要な指標です。本記事では、平均・中央値・最頻値 の違いや、それぞれの計算方法、使い分けをわかりやすく解説します。データ分析や統計の基礎を学びたい方は必見です！

二項分布とは？試行回数が増えると正規分布に近づく理由をわかりやすく解説。A/Bテストや品質管理など、データ分析での活用方法も紹介します。

散布図とは何か？相関関係の有無や外れ値の発見に役立つグラフの読み方・使い方を初心者向けにわかりやすく解説します。

因果関係と相関関係の違いを解説。データ分析での誤解を防ぎ、正しい結論を導くための基本を学べます。実例を交えながら、初心者にも理解しやすい内容で、相関が必ずしも因果を示さない理由や注意点を紹介します。

ピアソンの相関係数の意味や計算式の分母・分子をわかりやすく図で解説。共分散や標準偏差との関係も紹介。

統計的仮説検定の基本をわかりやすく解説。帰無仮説と対立仮説の違い、検定統計量やp値、有意水準との関係、結果の解釈までを丁寧に解説します。初心者にもおすすめの記事です。