データサイエンティスト検定

順位相関係数とは?ピアソン・スピアマンの違いと使い分け

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。
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選択バイアスとは?データ分析の落とし穴と回避策を解説

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。
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データ分析の落とし穴!想定に固執せず客観的に判断する方法

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。
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t検定・z検定の違いは?データの対応を考慮した検定手法を解説

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。
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クロス集計表とは?適切な軸設定でデータの偏りを分析

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。
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分散・標準偏差・四分位数・パーセンタイルの違いと活用方法

「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。
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データ量を減らす方法:サンプリングとアンサンブル平均を活用

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!
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5フォース分析とRFM分析で事業課題を整理

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。
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市場分析の基本:市場規模・競争環境・成長機会を徹底解説

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。
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教師あり学習と教師なし学習の違いを解説!特徴・用途・選び方

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。