スキル解説

データ分析の精度を左右するサンプリングエラー。特定のグループに偏ったデータや外れ値の影響を正しく処理しないと、誤った結論を導く原因になります。本記事では、代表性の欠如を防ぐ方法や外れ値の適切な扱い方を解説します。

データをそのまま信じていませんか？データの収集背景やバイアスを理解しないと、誤った判断につながることも。本記事では、データの信頼性を見極めるポイントや注意点を解説します。

データ分析で見落としがちな「切り口」と「比較対象」の選定方法を解説。正しい視点で事実を浮き彫りにするコツとは？

時系列データのトレンドや周期性の読み取り方、移動平均・回帰・相関計算の基礎と注意点をわかりやすく解説します。

実験計画法の3原則「無作為化・反復・局所管理化」についてわかりやすく解説。信頼性の高い実験を行うための基礎を学べます。

標準化とは何か？zスコア変換・正規化・分位点変換の違いをわかりやすく解説。データ分析初心者にもおすすめ。

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。