ExcelとPythonの最強タッグ第２弾！プログラミング未経験から始める超本格的データ分析講座～回帰モデル編～

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Excel×Pythonで学ぶ超実践データ分析～プログラミング知識ゼロから機械学習まで～

Excel×Pythonによる最強データ分析第２弾！

ExcelとPythonを組み合わせた最強データ分析ツール「Python in Excel」を活用したデータ分析講座、第2弾が登場しました！

「Python in Excel」とはExcel上でPythonを扱うことが出来るExcelの新機能の１つですが、第1弾では、その基本操作を学び、記述統計を中心としたデータ分析を体験いただきました。そして今回の第2弾では、さらに一歩進んだ実践的な内容をお届けします。

たとえば、実務でよく使用される「線形回帰分析」や「ロジスティック回帰分析」をPython in Excelで実践！これまでExcelだけでは難しかった高度なデータ分析も、Pythonの力を借りれば簡単に実行可能です。ぜひ、これまでのExcelの常識を超えたデータ分析を体験してみて下さい！

和からでは、Excel上でPythonを使用する機能「Python in Excel」でデータ分析を行うための講座を実施中です！

第２弾のテーマは回帰モデル

本講義では推測統計の定番手法である回帰モデルを取り上げます。通常の線形回帰分析から普通のExcelの機能では行うことが出来ないロジスティック回帰分析までご紹介します。

・（線形）回帰分析
多くの実務現場で実際に使われている手法の一つに、線形回帰分析があります。

・来年の売上はいくらになりそう？
・何人のお客様が来店しそう？

このような将来の数値を予測するデータ分析の手法が線形回帰分析です。Pythonには線形回帰分析を行うための便利なツールが多数用意されているため、このような分析を誰でも簡単に行うことが可能となります。

線形回帰分析はあらゆるデータ分析手法の基礎になるといえるため、この分析をPythonで行えることは、その後の様々なデータ分析の習得に役立ちます。

ロジスティック回帰分析

線形回帰分析が「数値」の予測であるとすれば、ロジスティック回帰分析では「文字」の予測を行います。

・お客様は商品を「買う？」「買わない？」
・病気の検診の結果は「陰性？」「陽性？」
・製造された製品は「良品？」「不良品？」

このような択一型の問題を過去のデータから予測する分析手法は「分類」問題と呼ばれ、実務で使用したいと考える方が多い分野となります。しかし、これらの分析をExcelで行うことは、一般的には難しいといえます。

しかし、Python in Excelではその限りではありません。先ほどの線形回帰分析と同様、簡単なプログラミングを使ってこのような分析が可能となるのです。通常扱うことが難しいデータにも正確な分析を適用できるよう、ロジスティック回帰分析の考えからから実践を含め丁寧に解説します。

このセミナーを終える頃には、Pythonが「難しそうなプログラミング言語」から、皆さんのデータ分析を大きくサポートする頼もしいツールに変わっているでしょう。

※Python in Excelを利用するには、対応したExcelのバージョンが必要です。詳しくは「必要環境」の欄をご確認ください。

本講座で習得できる内容

・Excel上でPythonプログラミングを行うことで、超効率的な分析を可能に
・従来のExcelでは分析できない内容を、Pythonを使って実装
・より高度なデータ分析をExcel上で実践するための技術
・Python in Excelならではのデータ分析のコツ

本講座はこんな方におすすめ！

・Excelでの業務に携わるビジネスパーソン
・将来の予測などといった超実用的なデータ分析スキルを身に着けたい方
・より高度なデータ分析スキルを身につけたい方
・プログラミング未経験でもOK！

よくある質問（FAQ）