多変量解析

おすすめ

【前処理 クレンジング】欠損値、欠測値、不完全なデータなど、前処理に困った、うまく前処理したいあなたにおすすめの本はこちらです【データ分析 機械学習】

データ分析や機械学習の手法を身につけてみたものの、実際は、 業務のデータや、現実世界のデータをデータ分析、機械学習してみたら、値がない欠損値や欠測値があり、うまくいかなかった データ分析や機械学習の手法は、データを整えないと...
2020.11.30
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。...
2020.09.26
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...
2020.09.26
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?...
2020.09.05
Python

Python で NumPy に入門し、使い方を学びたいあなたにおすすめの本はこちらです

「NumPy」は、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。 NumPyは、Pythonと組み合わせて使うことで、 数値計算などを、ラクに、高速で実行できます。 NumPyは、データ分析や機械学習、人工知能だけでなく...
2020.03.08
Python

「Pythonとは?」Python言語を学ぶメリットや年収、難易度などをまとめました(Python 初心者向け)

プログラミングは、これから必須のスキルになります。 小学校のプログラミング必修化に見るように、 今後ますます必要とされる考え方・技術と言えます。 プログラミングをしなくても、 プログラミングの「考え方」は、日常生活や...
2020.03.08
おすすめ

【GIS】地理情報システム (GIS) のデータ分析とは?位置情報データを活用したいあなたにおすすめの本はこちらです【岩波データサイエンス Vol.4】

「地理情報システム(GIS)」とは、 位置の情報がついたデータなどを処理し、 それらのデータ管理 データの検索 地図上に表示 といった機能を実現するシステムの総称です。 (Geographic Inf...
2020.07.28
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。 クラスタリングには、階層的なものや非階層的なもの、確率分布を用いたものなど、様々な手法があり、それぞれ...
2020.03.06
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。 具体的には、重回帰分析では、データ内の1つの変量に着目し、その変量を残りの変量を用いて(...
2019.01.29
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す。 判別分析は、1936年のフィッシャーの線形判別関数による論文以降、 機械学習 統計的学習理論 デー...
2020.03.06
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(対応分析)」とは、ザックリ言うと、データの軸を変えて、別の見方をする方法です。 データを別の視点でみることによって、そのデータの新たな一面を知りたい、というときに役立つ手法といえます。 少し詳しく...
2020.03.06
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。 相関のあるデータの見方(変数・変量)を変えて、相関のない見方へ変換する(合成する)方法ともいえます。変数を独立に扱うのでなく、総合的に扱う...
2020.03.06
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。 因子分析はビジネスでも活用することができます。 たとえば、マーケティングでは、顧客が気づいていない潜在ニーズを見いだすことが重要です。 ...
2020.03.06
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。 今回は、多変量解析を実行するための「ソフトウェア」をまとめました。 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...
2020.07.06
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、ヒトにとってわかりやすい情報や知識をあぶりだす方法の1つです。 近年データを集めることが容易になりましたが、大量のデータがあるだけでは価値はありません。 実際にビジネスで応用...
2019.02.01
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】

世の中には複雑でサクッと理解できないことがたくさんあります。 例えばあなたがスーパーの店長だとして、 「お店の商品を、どのように陳列すれば売上が高くなるだろう?」 といった疑問を考えてみます。 多くの要素が絡み合...
2020.03.06
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】

データ分析をしてみたいなぁ データが複雑すぎて、データ解析できない! 重回帰分析だけじゃ、うまくいかないなぁ〜 なんて思われた方もおられるのではないでしょうか。 データ分析の手法というと、シン...
2020.03.06