スキル解説

データ分析における可視化の重要性を解説し、平均値、分散、ヒストグラム、箱ひげ図などの統計量を活用した具体的手法を紹介します。データの特徴を引き出し、より良い意思決定を行うためのスキルを身につけましょう

「データインク比」と「データ濃度」を活用して、視覚的に明瞭で効果的なグラフを作成する方法を解説。余計な装飾を排除し、最適なデータ可視化で重要な情報を伝えるコツを学びましょう。

ビジネス資料やプレゼンで視認性と説得力を高める強調表示のコツを解説。色や太字、アイコンを使った効果的な強調テクニックや失敗しないためのポイントを紹介し、注目を集める資料作成をサポートします。

データの経時変化をアニメーションで視覚化するテクニックを紹介。時系列データの見える化で、人口動態や在庫推移の傾向を直感的に伝える方法をわかりやすく解説！

外れ値を見つけるための手法を紹介。箱ひげ図や散布図、Zスコア、IQRなど、データ分析に役立つ技術をわかりやすく解説。正しい方法で外れ値を検出し、分析の精度を高めよう。

単回帰分析を基礎から解説。最小二乗法、回帰係数、標準誤差、決定係数のポイントや活用法をわかりやすく説明します。データ分析初心者でも安心の内容です。

線形回帰とロジスティック回帰の違いを徹底解説！ 連続値予測に適した線形回帰と、カテゴリ分類に強いロジスティック回帰。それぞれの特徴と使い分けのポイントを初心者にも分かりやすく解説します。

機械学習モデルの評価指標として使われるAccuracy、Precision、Recall、F値、特異度の違いを解説。混同行列の基本もわかりやすく説明します。

機械学習の基本的な手法を初心者向けに解説。教師あり学習と教師なし学習の違いや、実務での活用方法を具体的に学びましょう。

機械学習の基本を分かりやすく解説！回帰・分類・クラスタリングなどの手法の違いや、活用事例を初心者向けに紹介します。