データ分析
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やさしく学ぶ統計学～いろいろなグラフ～
和からの数学講師の伊藤です。前回までの記事で、基本的なグラフを紹介してきました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221019 今回は棒グラフの応用として、関連するグラフをいくつか補足していきます。 １. 積み上げ棒グラフ 棒グラフを使う際には、棒の中に色を塗り積み上げた積み上げ棒グラフで…
2022年10月26日
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やさしく学ぶ統計学～棒グラフと折れ線グラフ～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、統計学を学ぶ上で必須となるグラフの紹介です。前回の記事でデータに関してお話をしましたが、グラフを書いてデータを可視化することで、データを効果的にまとめることができます。。 https://wakara.co.jp/mathlog/20220925 今回から、データを可視化する際によく…
2022年10月7日
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統計データとは｜質的・量的データの種類と使い方を例で解説【統計学】
和からの数学講師の伊藤です。今回から、統計学の内容を基礎から紹介していく「やさしく学ぶ統計学」シリーズを連載していこうと思います。現代社会で重要視される統計学の知識を、継続して積み上げていきましょう！ １. データとは？ 何かを観察したとき、観測結果は数値や記号として出てきます。これを将来の予測に活かしたいと思うのは自…
2022年9月25日
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雨の日はベクトルを思い出して。
和からの数学講師の岡本です。なにやら詩的なタイトルになりましたが、今回は雨とベクトルについてお話をしていきます。これを読めば効率よく傘を活用できます！！ １．雨と傘 雨の降る日は傘をさすのが一般的です。しかし、傘をさしているからといって濡れない保証はありません。というのも、雨は風の影響を受けて斜めに降りかかってくること…
2021年10月8日
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微分って何に使うの？統計学・機械学習で微分が必要になる理由をやさしく解説
データ分析を学ぼうと教科書やネット記事を開くと、必ずと言っていいほど微分・積分や線形代数が登場します。微積分は高校数学でもかなり終盤に学ぶ内容ですし、線形代数にいたっては高校ではほとんど扱いません。「いきなり壁が高い」と感じて、そこで止まってしまう方は少なくありません。 そこでこの記事では、微分とは結局何を表しているの…
2021年9月24日
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データ分析小話～平均値と中央値の差について～
和からの数学講師の岡本です。今回は、数字の統計学やデータ分析の際に良く用いられる「平均値」と「中央値」の位置関係についてお話していきます。似たような値を取ることもありますが、２つの値が大きく離れることもあります。しかし、どこまで離れることがあるでしょうか？限度はあるのでしょうか。今回は実際にデータを使って検証していきま…
2021年7月8日
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データ分析に向いているのは？今更聞けないプログラミング言語「R」と「Python」の違い
データ分析によく使われるプログラミング言語のRとPythonについて、それぞれの成り立ちや得意なこと、共通する部分を比べ、これから学ぶ方がどちらを選べばよいかを解説した記事です。
2021年6月16日
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プログラミングによるデータ分析・人工知能のレシピ集！「Axross」を使ってみた
プログラミングについて講義を行なっていると、次のようなご質問を非常によくいただきます。 「どう学んだらいいのか分からない」 「何から学べばいいのか知りたい」 世界のプログラマー人口は2,000万人を超えており(注1。2019年時点の推計)、比較的使用頻度の高いプログラミング言語の種類だけでも50言語を超えるとされていま…
2021年4月3日
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Python使って効率化！！―スクレイピングでさくさくデータ収集―
Pythonのデータスクレイピングで、ブログの記事タイトルをまとめて集める流れを紹介した2020年12月の記事です。当時のマスログの画面で説明しているため、現在のページでは同じ手順を再現できないことを冒頭で補足しています。
2020年12月11日
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シンプソンのパラドックスという不思議な現象
和からの数学・統計講師の川原です。少し前になりますが因果関係についてのマスログの記事を書きましたが、本日はデータを用いて因果推論を行う上で気をつけなければならないとても不思議な現象をご紹介いたします。 よりよい治療法はどっち？ その不思議な現象とはシンプソンのパラドックスといい、1951年に統計学者のE. H. シンプ…
2020年8月25日
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CVPR 2020 画像認識動向まとめ｜AIトップカンファレンスのレポート（2020年6月）
画像認識の国際学会CVPR 2020（2020年6月、オンライン開催）の参加レポートです。画像から人の3Dモデルを作る研究やベストペーパーなど、注目された発表を動画とあわせて紹介しています。
2020年6月19日
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データ利活用とは？企業の活用事例5選＋始め方ガイド
統計学とデータ利活用の違いを、料理と包丁のたとえで解説します。分析手法から入ると手段が目的化しやすいため、まず解決したい問題を決め、データ収集・分析・アクション・検証の順に回すことが大切だと説明します。
2020年6月16日
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企業の人事部門でも進むデータ活用。どんなことが分析できるの？
人事部門でも進むデータ活用。2017年に取材したビズリーチ「HRMOS」の事例から、人事データの一元管理や給与推定の考え方、戦略人事に定量データが必要な理由、採用・配置・育成など5領域の活用例を紹介します。
2017年4月30日
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「スモールデータじゃダメなんですか？」市場調査・マーケティングリサーチの専門家に聞いてみた
市場調査大手インテージの長崎貴裕さんに、アンケートなどの「集めるデータ」とPOSやログなどの「集まるデータ」の違い、サンプル数による誤差と代表性の考え方、スモールデータを活かすのに必要な知識を聞いたインタビューです。
2017年3月1日
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あなたもやっている！？ 「割合」でやっちゃうよくある誤解
「Aを買った人の80%がBも買う」というデータだけでは、AとBに関係があるかはわかりません。架空の商品の販売データを例に、買わなかった人も含めた元々の確率と比べる「リフト値」の考え方を解説します。
2016年7月10日
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文系新社会人が数学を学ぶべき3つの理由｜ビジネスで活きる数学的思考の身に付け方
文系の新社会人こそ数学を学ぶべき理由を、和からの講師3人が1つずつ挙げます。数学は仕事のコミュニケーション道具であること、ビジネスの根幹にあるデータ分析、そして数学のロマンについて語ります。
2016年4月30日
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データ分析で失敗する5つの理由｜ありがちな落とし穴と対策まとめ
正しく分析しても仕事の成果に結びつかないのはなぜか。マーケティング担当者と分析担当者のやり取りを例に、結果を使って依頼者が何をするのかを把握しないまま分析を始める落とし穴と、依頼者の業務を知る方法を紹介します。
2016年3月30日
