データ分析
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「インバウンド復活！」は本当？データで見る、外国人が本当に訪れている意外な場所ランキング
訪日外国人は日本のどこを訪れているのか。観光庁とJNTOの統計をもとに、訪日客数と旅行消費額の推移、国・地域別の人数と一人当たり支出の違い、都道府県別の外国人延べ宿泊者数、国籍ごとの旅行スタイルを読み解きます。
2025年8月24日
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いつまで続く？物価高。スーパーの価格データで探る、家計を守る賢い買い物術
物価高の今を、総務省の消費者物価指数や小売物価統計調査をもとに読み解き、円安・天候不順・鳥インフルエンザなど値上がりの背景と、価格の安定した食品への置き換えやPBの活用、食品ロスの削減など家計を守る買い物術を紹介します。
2025年8月20日
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伸びる人はもう始めている－“与えられる学び”から“選ぶ学び”へ。
企業研修だけではスキルが身につきにくい理由と、自分で選んで学ぶ人が伸びていく理由を、70:20:10の法則や生成AI・動画学習の活用法とあわせて解説します。何から学ぶか迷う方には、データ分析から始めることをおすすめします。
2025年8月10日
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忘れた頃に登場する“相加相乗平均の不等式”
相加平均と相乗平均の定義から、相加相乗平均の不等式（AM-GMの不等式）の意味と等号が成り立つ条件、2つの数の場合の式による証明と、円を使った図による証明までをやさしく解説します。
2025年7月23日
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データ分析で使えるのはどっち？ChatGPT-4oとChatGPT-o1で分析結果を比較してみた
アンケートの自由回答データをChatGPT-4oとChatGPT-o1に同じ指示で分析させ、処理時間や出力の違いを比べた2025年2月時点の検証記録です。手軽さでは4o、分析の深さではo1が優位という結果でした。
2025年2月26日
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Pythonでデータ分析するために必要なPCのスペックはどのくらい？-データ分析プログラミングのススメ-
和からの数学講師の岡﨑です。 近年、Pythonを使ったデータ分析が広まりつつあります。プログラミング初心者の方から「どんなPCを用意すればいいですか？」という質問をよくいただきます。 そこで今回は、Pythonでデータ分析を行うメリットを解説しながら、開発に適したPCスペックについてお話しします。 １．Pythonで…
2025年2月23日
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「主成分分析と因子分析って何が違うの？」—多変量解析を使いこなすためのポイント
主成分分析と因子分析は、どちらも多くの項目をまとめる手法ですが目的が違います。スマートフォンの評価アンケートを例に、ばらつきを最もよく表す軸を作る主成分分析と、背後の共通因子を探す因子分析の使い分けを対話形式で解説します。
2025年2月16日
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データの関係性を読み取る指標「相関係数」の性質②
相関係数はなぜ−1から+1の範囲に収まるのか。コーシー・シュワルツの不等式を使った説明と、ベクトルのなす角（cos類似度）として相関係数を捉え直す見方を、数学講師の岡本が数式を追いながら解説します。
2025年2月10日
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データの関係性を読み取る指標「相関係数」の性質①
和からの数学講師の岡本です。本日はデータの関係性を表す指標として使われる「相関係数」について、数学的な構造を見ていこうと思います。データ分析の世界では当たり前のように使われる相関係数、その魅力に迫っていきます！ 統計に関する無料セミナーはこちら！ https://wakara.co.jp/course/4320 １．デ…
2025年2月2日
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マーケティングデータ分析スキル習得のためのロードマップ
和からの岡﨑です。 データサイエンスが非常に注目されている中で、マーケティング分野でも分析を行わないといけない状況になることは珍しくありません。一方で、いざ興味をもったときに何から始めたらよいかわからないという方も多いのが実情です。 前回の「データ分析初学者のためのステップバイステップ学習ガイド」と同様、弊社のセミナー…
2024年12月15日
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やさしく学ぶ統計学～ローレンツ曲線とは？～
データの不均一さを可視化するローレンツ曲線を解説します。日本の都道府県別人口の偏りを入り口に、架空の国の人口の度数分布表から累積相対度数と累積相対人口を求め、曲線を描いて完全平等線と比べます。
2023年2月19日
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やさしく学ぶ統計学～ピボットテーブルを使ったデータの集計と可視化～
Excelのピボットテーブルを使い、架空のYouTuberの視聴データを集計してグラフにする方法を紹介します。作成手順やフィールドの置き方に加え、ピボットグラフや二軸グラフで動画ごとの特徴を調べる例も解説します。
2023年1月31日
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やさしく学ぶ統計学～Excel関数を用いた代表値の計算～
運動時間のデータを例に、Excelの関数で平均値（AVERAGE）・中央値（MEDIAN）・標準偏差（STDEV.S）を求める方法と、QUARTILE.INC関数で四分位数や最小値・最大値を計算する方法を紹介します。
2023年1月28日
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やさしく学ぶ統計学～Excelを用いたデータの可視化➁～
4つの都市の小学校・中学校・高校・大学の数を例に、Excelで円グラフと帯グラフ（100%積み上げ横棒グラフ）を作る手順を解説します。行と列の切り替えや、データラベルで数値を添えるなど、伝わりやすくする工夫も紹介します。
2023年1月25日
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やさしく学ぶ統計学～Excelを用いたデータの可視化➀～
精肉店の上半期の売り上げデータを例に、Excelで棒グラフ・折れ線グラフ・積み上げ棒グラフを作る手順を解説します。「挿入」タブからのグラフの選び方に加え、項目名やタイトル、縦軸の設定で気をつけたい点も紹介します。
2023年1月10日
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やさしく学ぶ統計学～2変数データの関係（応用編）～
日本の都市・南半球の都市・架空の惑星の月別平均気温を例に、ExcelのCORREL関数で相関係数を計算し、正の相関・負の相関・無相関を読み取る流れを紹介します。相関関係と因果関係の違いにも触れます。
2022年12月31日
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やさしく学ぶ統計学～クロス集計表の考え方～
富士山の傘雲と翌日の天気を例に、2つのカテゴリーのデータを同時に分類して度数を数えるクロス集計表の作り方を解説します。行・列・全体のどれを基準に割合を出すかで変わる3種類の表も紹介します。
2022年12月21日
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やさしく学ぶ統計学～ヒストグラムとは～
度数分布表からヒストグラムを描く方法と、その読み方をやさしく解説します。棒グラフとの目的の違いや、テストの得点を男女別に色分けして内訳を表す応用の方法もあわせて紹介します。
2022年12月18日
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時系列データとは｜傾向変動・季節変動・不規則変動を例で解説【統計学】
時系列データの意味と、傾向変動・循環変動・季節変動・不規則変動の4つの変動を解説します。12か月移動平均で季節変動を取り除く方法や、分析の際に社会の出来事などの背景を確かめる大切さも紹介します。
2022年11月19日
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平均値の求め方と意味｜中央値との違い・使い分けを例で解説【統計学】
平均値と中央値の求め方と違いを、ある都市の1週間の最高気温のデータを例に解説します。極端な値があると平均値はうまく機能しないことがあるため、両方を見比べてデータの歪みに気づくことが大切です。
2022年11月3日
