可視化

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
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♪
Python

Pythonの基本文法から実践テクニックまでサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【科学技術計算のためのPython入門】

「Python(パイソン)」は比較的記述がシンプルなのが特徴で、高度なライブラリをもつので、高機能なプログラムをサクッと構築しやすい言語です。科学技術計算の様々な分野で活用できるライブラリが豊富で、例えば近年盛り上がっている人工知能(機械学習、深層学習)のライブラリでは、TensorFlowやChainerなどが多くの方に使われています。数値計算、可視化、データ分析、科学技術計算、高速化など、お望みの機能を実現したいあなたおすすめのオールインワンのおすすめ本をご紹介します。
アルゴリズム

「クラスター分析」ってどうやるの?クラスター分析のやり方、具体的な3つのステップはこちらです

「クラスター分析」は、コンピュータを使って情報をグルーピングする手法です。大量の情報であっても整理・分類することで、わかりやすく、サクッと理解することができます。情報洪水の中から有用な情報を効率よく見つけ出したいあなたや、クラスター分析を学びたい初学者のあなたにおすすめな「クラスター分析のやり方」、3つのポイントはこちらです
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