データ分析

エクセル

「人工知能」について「エクセル(Excel)」で学びたいあなたにおすすめの本はこちらです

人工知能の発展が頻繁にニュースになるようになっています。 人工知能が将棋や囲碁のプロを倒すといったわかりやすい事例だけでなく、 人間を上回る画像の認識力 人間と会話する人工知能 自動で文章応答ができる対話ボット ...
R

医療統計をサクッとできるソフトのおすすめ「EZR」について特徴や使い方などまとめました

医療統計を学びたい 医療統計のデータ分析を実行したい どんなソフトがあるの?できればフリーソフトある? といったあなたのために、 本記事では、医療統計をサクッと実行できるソフトの1つ「EZR」をご紹介します。...
R

「医療統計」を基礎から入門したいあなたにおすすめの良書、8冊はこちらです

医療統計学を基礎から入門したいんだけど、どうやって学べばいいの? 統計や数式が苦手でも、わかりやすい医療統計の本はある? エクセルやSPSS、Rなど、医療統計で使えるおすすめの「ソフト」ってどんなものがあるの?無料で使え...
R

医療統計で使える8つのソフトの特徴と違いとは?比較しました【フリーソフトもどうぞ】

医療統計を基礎から入門して学びたいんだけど、どうやって学べばいいの? 統計学で使えるソフトって、エクセル、SPSS、R、SAS、JMP、 EZR などあるけど、どう違うの? 医療統計で使える「ソフト」ってどれがおすすめ?...
Python

Python でできることってなに?チャットボットやテキストマイニング、人工知能やスクレイピングなどPythonの使い方をまとめました

最近、Pythonを使う方が増えています。 なぜ、増えてるの? Pythonで、できることってなにがあるの? といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。 Pythonを使うメリットは 初心...
おすすめ

「時系列解析」に入門したいあなた、こちらはいかがでしょうか

「時系列解析」は、時系列データを分析する手法です。 時系列データとは、気温や湿度、株価や為替など、 時間変化するデータについて、時間の情報をつけて表現したものです。 時系列データの関係するシステムは...
R

「時系列分析」をフリーソフトの「R」でやりたいあなた、こちらの書籍はいかがでしょうか

「時系列分析」をフリーソフト「R」でサクッと実行したいなぁ~と思われる方も多いかと思います。時系列分析の考え方を理解しつつ、手も動かしながら、実践力をつけれるとうれしいですよね。ここでは、青山学院大学の演習をもとに作られた、数学が苦手な方も理解できる、わかりやすい時系列分析の「R」による実践書をご紹介します。
エクセル

「時系列分析」を「エクセル」でやりたいあなた、こちらはいかがでしょうか

「時系列データ」は、あらゆるビジネスで活用可能です。 流通・小売業、アパレル、製造、金融などを筆頭に、 時系列データを活かすことで、経営資源の効率化をはかることが可能です。 売上データの分析や、需要の予測といったことは、 時系列分析の得意分野です。 そこで本記事では、 時系列分析とは?どんな手法があるの? 時系列分析をエクセルで実行するには? おすすめの書籍は? といったあなたのために、学びやすい本をご紹介します。
時系列分析

時系列分析をサクッと学べるおすすめの良書、9冊はこちらです

時系列(データ)とは、時間とともに変化するデータのことです。 時系列分析と呼ばれる手法を使うことで、過去の分析や未来予測が可能です。 時系列分析と関わりが深い分野には、統計解析やデータマイニング、機械学習、人工知能などが...
R

「データマイニング」を勉強したいあなたにチェックしてほしい良書、11冊はこちらです

「データマイニング」とは、データの中から、 価値ある情報や規則性を掘り出す(マイニング)技術の総称です。 データマイニングの活用範囲はたくさんあり、誰でも無料で実行できます。 ビジネスで売上をアップさせたり、新製品の開発のヒントを得たり、マーケティングなどでも活用することが可能です。 データマイニングの「ツール」や「ソフト」にはどんなものがあるの?フリーソフトはある? どんな「手法」や「事例」があるの? 「おすすめな本」はある? なんて思われる方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、 データマイニングとは?といった初学者の方から、 ビジネスでサクッと活用したい方、 専門書や論文などを理解できるようになりたいあなたのために、 データマインニングをサクッと勉強できる、おすすめの良書、11冊をご紹介します。
Java

「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「機械学習」は、人工知能の進歩に欠かせない技術です。機械学習に入門したいけど、数式やアルゴリズムがむずかしい!という方は多いのではないでしょうか。機械学習初学者のあなたが、機械学習とは?からやさしく理解できる、プログラミングなし・マウス操作でラクに実行できる、R や Weka などのフリーソフトでサクッと実践できる、機械学習おすすめの本はこちらです
おすすめ

「クラスター分析(クラスタリング)」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、6冊はこちらです

「クラスター分析(クラスタリング)」は、似ているもの同士をまとめて、グループ(クラスターと呼びます)にする手法の総称です。クラスタリングは、データ分析を行うときの探索的データ分析や、膨大なデータの構造を調べたいときに活躍します。クラスタリングには、階層的なもの・非階層的なもの、確率分布を用いたものなど、様々な手法があり、それぞれに長所と短所があります。そこで本記事では、クラスタリングとは?という方から、クラスタリングをサクッとできるようになりたい方や詳しく学びたいあなたのために、おすすめの良書をご紹介します。
アンケート

「重回帰分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「重回帰分析」は、複数のデータ項目(変数・変量)から、なんらかの変量に影響の大きい変量を調べたり、興味ある変量の予測式を求めたりできる手法です。研究をはじめ、様々なビジネスでも活用されています。ここでは、重回帰分析をはじめて学ぶ方から、シッカリ理解したい方、「エクセル」や「R」などでサクッと実行できるようになりたい方向けに、おすすめの良書をご紹介します。
おすすめ

「判別分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、10冊+α はこちらです

「判別分析」とは、グループ分けされたデータを基に、新しいデータがどのグループに属するかを決める手法で、医学・生命科学・生物学・農学・工学・環境科学・経済学など、さまざま分野で使われています。判別分析を学びたい!判別分析を使いたい!など思われる方も多いと思います。本記事では、多変量解析の文脈から「判別分析」をサクッと学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します。
R

「コレスポンデンス分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊はこちらです

「コレスポンデンス分析」とは、多次元の質的データの相関構造を調べる手法です。新しい軸を作成し、その軸を使って、データの見えにくかった特徴を明らかにすることができます。コレスポンデンス分析は、対応分析、数量化III類、双対尺度法、関連分析法などとも呼ばれ、クロス集計をよく使うアンケート調査などでも活躍します。本記事では、コレスポンデンス分析を使ってみたいあなたのために、初学者が学びやすいもの、実務でサクッと使えるもの、理論やアルゴリズムなど詳しく学べるものなど、コレスポンデンス分析を学びたいあなたのために良書、8冊をご紹介します。
R

「主成分分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「主成分分析」とは、手元のデータの情報量をなるべく失うことなく、データの見方を変える方法です。 主成分分析は、例えば、経営、経済、医学、スポーツ、教育など様々な分野で使われています。その他の分野でももちろん適用可能ですので、主成分分析を身につけることで、分析力を一段アップさせることが可能です。そこで本記事では、これから主成分分析を学びたい方、具体的な例を知りたい方、エクセルでのやり方を身につけたいあなたのために、主成分分析をサクッと学べる良書をご紹介します
アンケート

「アンケート調査」をしたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊はこちらです

「アンケート調査」は、質問への回答を「集計・分析」して、有用な知見を見いだすための活動で、ビジネスの世界では、顧客志向の実現のために用いられます。製品計画や価格の決定、販売計画や広告促進案のために有効活用されたり、顧客の特徴を分析して潜在需要を掘り起こしたり、新規顧客獲得のための指針にしたりします。加えて、価格を△円下げたら、売上はどのくらい変わるか?といった、予測に使うこともできます。ビジネスを加速するのに欠かせないアンケート調査をやりたいあなたにおすすめの良書、8冊はこちらです
R

「R」で「 Webスクレイピング」や「テキストマイニング」をやりたいあなたへの実践ガイドはこちらです

質の高いデータがほしいけど、予算も時間も限られている。データは収集するだけでなく、分析して、再現可能な結果を導き、レポートにまとめたいといった悩みをもつ方も多いのではないでしょうか。Webからデータを収集(クローリング)して、必要な情報を抽出(スクレイピング)すれば、予算は少なく抑えられます。また、統計解析のフリーソフト「R」を使ってプログラミングをすることで、収集や抽出を「自動化」し、その後のデータ分析や、レポートの作成も非常に便利に行うことができます。そこで本記事では、Rを使ったデータの自動収集を基礎からシッカリ学べる良書をご紹介します
Python

「Python」で「クローリング」や「スクレイピング」の実践的な開発をしたいあなたはこちらをどうぞ

「Python」は学びやすくライブラリが豊富なプログラミング言語です。Pythonを使えば、興味あるWebサイトを自動的にを収集し、必要な部分を抽出する「クローリング」や「スクレイピング」の実行も、手軽にサクッと実現できてしまいます。Pythonやクローリング&スクレイピングについて初学者のあなたも、それぞれ基礎から学べ、システム運用までの全体像をサクッとシッカリ系統立てて学べるとうれしいですよね。そこで、クローリングの具体例も豊富で、クローラーの定期実行、高速化や非同期化、そしてクラウドの活用など実用面で重要な知識まで幅広く学べる、手元にあって損のないおすすめ本をご紹介しています
Python

「テキストマイニング」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「テキストマイニング」とは、テキスト(文書)を分析して、新しい知見を発掘する(マイニング)技術のことです。テキストマイニングは、学術やビジネスなど、さまざまなところで応用可能です。テキストマイニングについて理解したい、仕組みを学びたい、サクッとできるようになりたいあなたのために、テキストマイニングがわかる・できるための良書、10冊をご紹介します
R

「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「因子分析」はデータの背後にある隠れた要因を見いだしたいときに活躍する方法です。ビジネスでも活用されていて、例えばマーケティングでは、因子分析を使って、顧客が気づいていない潜在ニーズを見い出すことで、購買行動に結びつけることができます。因子分析とは?という方から、因子分析の例ってどんなのがあるの?因子分析をエクセルでやるにはどうするの?など、「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します
おすすめ

「多変量解析」を独学したいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「多変量解析」は、複雑な現実世界のデータから、わたしたちにとって分かりやすい情報を抽出するための分析手法です。多変量解析は、学術分野だけでなく、ビジネスの世界でも役に立ちます。売上予測や在庫管理に役立ちますし、有望な投資先を絞り込むといったことにも役立てることができます。多変量解析を学びたいあなたのための、わかりやすいおすすめ本、12冊はこちらです
R

「多変量解析」でよく使われる、7つの「ソフトウェア」をまとめました(「フリーソフト」もどうぞ)

「多変量解析」は、複雑なデータの中から分かりやすい知識をあぶりだす方法です。 多変量解析をサクッと実行するには、「ソフトウェア」を使うのが早道です。 ただし各ソフトウェアには、得意な解析方法やよく使われる分野があります。 それらを把握していくつか選択肢をもっておくと、役に立つのではないでしょうか。 今回は、多変量解析を実行するための7つのソフトウェアをまとめました。フリーソフトもあります♪
エクセル

「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、9冊はこちらです

「多変量解析」とは、多くの変数で表現されたデータからわかりやすい知識をあぶりだす方法の1つです。複雑なデータに多変量解析を行うことで、ビジネスの優位性となるような価値を生み出せます。多変量解析を勉強したいあなた、ビジネスに応用したいあなた、エクセルでの実行方法を知りたいあなたのために、多変量解析の理論やエクセルでのやり方、具体例やビジネス応用などわかりやすくサクッと学べる良書、9冊をまとめました
おすすめ

「深層学習(ディープラーニング)」など機械学習の応用にも役立つ「計算論的神経科学」をサクッと学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ニューロダイナミクス】

「ニューロダイナミクス」は、脳神経のニューロンネットワークのダイナミクスについての学問です。近年盛り上がっている深層学習(ディープラーニング)も、ニューロダイナミクスの一部として捉えることが可能です。認知科学、ロボティクス、生命科学など神経科学に関係する分野のあなたがシッカリと学べるだけでなく、数学や機械学習分野から深層学習を学んだあなたもニューラルネットワークについて幅広く学べる良書はこちらです
データ分析

「多変量解析」とは?多変量解析に入門したいあなたが最初に読んでおくとよい、おすすめ本はこちらです【多変量解析のはなし】

「多変量解析」とは、ヒトが一見して分からないような、複雑な現象の本質を浮かび上がらせてくれる手法群のことです。多変量解析を行うには、相関などの基本的な考え方とそれぞれの手法の長所短所を理解して使うことが重要です。多変量解析をやってみたいけどどう学んだらいいか迷っているあなた、一度学んだけど挫折したことのあるあなた、数式を使わずに理解できる、初学者でもわかりやすいおすすめ本がこちらになります
データ分析

「ロジスティック回帰分析」を学びたいあなたにおすすめの良書13冊はこちらです

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析を実際にやってみたいあなたは、どうすればいいの? サクッと実行できるソフトにはどんなものがあるの?など思われるのではないでしょうか。本記事では、ロジスティック回帰分析を行えるソフトやフリーソフトも交えながら、おすすめの本をご紹介します。
おすすめ

「ロジスティック回帰分析」とは?分析例やオッズ比、重回帰分析との違いなどをサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析とは?から、分析の具体例、結果を理解するためのオッズやオッズ比、重回帰分析との違いは?など、ロジスティック回帰分析の概要について、サクッと理解しておきたいあなたは、こちらはいかがでしょうか
おすすめ

「因果関係」とは?ウソにだまされず、真実を見抜きたいあなた、こちらはいかがでしょうか【原因と結果の経済学】

因果関係とは、2つの事柄の関係で、どちらかが原因でどちらかが結果という関係がある状態のことです。世の中の情報には、因果関係のないものをあるように伝える、誇張やウソがあるのも事実です。これらのウソで損しないためには、情報の因果関係を見抜けることが役立ちます。因果関係初学者のあなた、因果関係の役に立つ豊富な具体例を知りたいあなた、基礎から飽きずに学びたいあなたはこちらをどうぞ
おすすめ

「カーネル法」とは?「サポートベクターマシン」などの基礎となるカーネル法に入門したいあなたは、こちらはいかがでしょうか【カーネル多変量解析】

データ分析の手法というと重回帰分析までマスターしたよ、って方も多いのではないでしょうか。重回帰分析はとても有効な方法なのですが、複雑なデータを扱う時には万能なわけではありません。重回帰分析で限界を感じたあなたは「カーネル法」を試してみてはいかがでしょうか。 「カーネル法」とは?という方から、カーネル法の特徴や応用分野などを、サクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「階層的クラスタリング」の「最短距離法(Single Linkage Method)」とは?初学者の方でもわかりやすいようにまとめました

クラスター分析は、大量のデータをグループ分けして中身を理解するための方法です。「階層的クラスタリング」はよく使われるクラスター分析の手法の1つで、「最短距離法(Single Linkage Method)」は他の手法を学ぶ際にも役に立ちます。クラスター分析の初学者の方でもわかりやすいように、階層的クラスタリング(最短距離法)についてまとめました
Python

Webから知りたい情報だけをサクッと収集したいあなたはこちらをどうぞ【PythonによるWebスクレイピング】

「Webスクレイピング」は、Webから必要な情報を自動的に収集して、分析し、役立つ知見を生み出す一連のプロセスのことです。増え続けるWebの情報を1つ1つチェックするのは大変ですよね。これを自動的に行えるスクレイピングは、忙しいあなたの助けに、必ずなるはずです。スクレイピングで自由な時間を増やしたいあなたはこちらをどうぞ
エクセル

「エクセル(Excel)」で「データ分析」できるようになりたいあなたにチェックしてほしい良書10冊はこちらです

エクセルでデータ分析をやってみたい!でも数字も統計学も苦手!そんなあたなも「適切な本」を使って、「ポイントをつかみながら勉強」することで、確実に身につけることができます。データ分析の「全体像」をつかみたい、「数字の扱い方」を身につけたい、「データ分析のやり方」を具体的に学びたいあなたにおすすめの良書10冊はこちらです
R

「レコメンデーション」とは?自社の顧客を増やし続け・離したくないあなた、こちらはいかがでしょうか

「レコメンデーション」とは、ユーザーの好みなどに応じて適切な商品をおすすめする機能です。自社の商品を適切におすすめすることで、顧客の離脱を防げます。また顧客が知らない役立つ商品をおすすめできれば顧客は喜び、お友達への口コミにつながる可能性もあります。顧客獲得の期待ができます。推薦システムってなに?というあなたも、自社ビジネスに活かしたいあなたはこちらをどうぞ
おすすめ

「データ分析」を活用したい!あなたの、その悩みを解決する良書10冊はこちらです

「データ分析」のビジネス活用が進んでいます。自社ビジネスでもデータ活用したい!でもなにができるの?どうやればいいの?どこから手をつけたらいいの?など、なかなか進みにくいのではないでしょうか。データ分析の目標や仮説の設定が難しい、データの集め方や数字の扱い方がわからない、分析の手順と注意点を知りたい、分析結果はどう活かせばいいの?など、データ分析の悩みを解決したい方はこちらをどうぞ
おすすめ

「機械学習」でソーシャルデータ分析。ビジネスを加速させたいあなたにはこちらをどうぞ

ウェブ上には日々膨大なデータが蓄積しています。このソーシャルデータに対して「機械学習」を用いることで、「顧客の特徴」や、新商品の「評判」など、現実世界ではコストのかかるビジネスで欠かせない情報を、「無料」で得ることが可能です。ソーシャルデータを機械学習することで、自社ビジネスを優位に進めたい方はこちらです
R

「テキストマイニング」で経営状態や業界動向を調べるにはどうするの?

「テキストマイニング」はフリーソフト「R」や「KH Coder」などで実行できます。テキストデータを抽出して整理・分類することで自社ビジネスに役立てることが可能です。そこで今回は、テキストマイニングを使って有価証券報告書から必要なデータを抽出し、企業の経営状態や業界動向を調べる方法をまとめました
R

「テキストマイニング」とは?知っていると理解がすすむ目的別3つのポイント

「テキストマイニング」はテキストデータを分析して役立つ知見を発掘する手法です。しかし形態素解析・構文解析・意味解析・マイニングという解析方法別に理解するだけでは不十分です。そこでここでは、目的別にテキストマイニングを理解するための「3つのポイント」をまとめました。テキストマイニングをより正確に、系統的に理解したいあなたはこちらをどうぞ
おすすめ

「株価」の変動を理解したいあなた、「経済物理学」はいかがでしょうか【株価の経済物理学】

「経済物理学」とは、「株価」の値動きなど市場の動きを物理的に理解しようという学問です。わたしたちひとり一人のミクロな情報と、市場価格などのマクロな値を結びつけるためには、「統計物理学」が使われます。市場の「数学モデル」や経済データの「実証分析」を合わせてみることで、市場の動きの因果関係などを推測することが可能になりつつあります。経済物理学を学んでみたいあなた、投資をうまくいかせる方法を探しているあなた、経済物理学をサクッと概観してみたいあなた、こちらはいかがでしょうか。
おすすめ

「ディープラーニング(深層学習)」の理論や応用を学び、「Python」フレームワークで実装したいあなた、こちらはいかがでしょうか【Pythonで体験する 深層学習】

深層学習(ディープラーニング Deep Learning)の現状や理論と実行方法を学びたいあなた、網羅的に系統的に整理して理解したいあなた、初学者からある程度学んだ方まで幅広く役に立つ、辞書的な使い方もできるこちらの1冊はいかがでしょうか
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