マスログ｜数学・統計・AIをわかりやすく解説するメディア

はじめに：データ活用は“国家の生存戦略”として始まった 以前に「統計でたどる人類と経済の発展史」というブログで、人類がデータをどのように使い発展してきたのかを書きました。 今回は、さらに分けて我々の「日本」でどのように使われてきたのかを10回に分けて見ていきたいと思います。日本ではその源流をたどると、なかなかに早い段階…

はじめに：外れ値は“無視すべき値”ではない 第1回では箱ひげ図の読み方、第2回では1.5×IQRルールによる外れ値の見つけ方を学びました。最終回となる今回は、もっとも実務的で重要なテーマ──「見つけた外れ値をどう扱うのか？」を解説します。 ビジネスでは、外れ値をただ除外するだけでは不十分です。外れ値は、 ・データ入力ミ…

箱ひげ図で外れ値を見つける1.5×IQRルールを、IQR（四分位範囲）の意味から具体例の計算まで図解で解説します。なぜ1.5なのかという考え方や、ビジネスで使うときの注意点も紹介します。

AIやデータサイエンスの土台となり「現代の必須科目」ともいえる線形代数について、学ぶ意義と身近な応用例（ディープラーニング、画像処理・CG、主成分分析、検索・レコメンド）、和からの線形代数講座での学び方を紹介します。

箱ひげ図の読み方を、最小値・四分位数・中央値・最大値の5つの値から初心者向けにやさしく解説します。平均だけでは見えないデータのばらつきや偏りを、店舗の売上や従業員の年齢の例で読み解きます。

平均の大きさが違う売上や来客数のブレを比べる変動係数（CV）を、具体的な数値例でやさしく解説します。標準偏差を平均で割る意味と、売上・来客数・投資での使いどころ、平均が0に近いときなどの注意点を紹介します。

コンパスと定規で描く曼荼羅アートを題材に、円周の等分や模様の繰り返しといった作図に使う数学の考え方と、回転対称・鏡映対称という「対称性」が模様の美しさを支える仕組みを、制作過程の写真とともに紹介します。

分散と標準偏差を、式の暗記ではなく「平均からのズレ」というイメージで理解できるよう解説します。偏差・偏差の2乗・分散・標準偏差の関係を売上データの例で確かめ、Excel関数とビジネスでの読み解き方を紹介します。

平均だけでは見えないデータのブレを、四分位数と四分位範囲（IQR）でつかむ方法をやさしく解説します。残業時間の例で求め方と読み方を確かめ、部署の比較や店舗の売上分析に生かすポイントを紹介します。

はじめに：線が“なめらか”なだけではもったいない ここまでの第1〜3回で、 ・「移動平均とは何か」 ・「季節変動をならしてトレンドを読む方法」 ・「3か月・6か月・12か月など期間設定の考え方」 を見てきました。 最終回となる第4回では、実務でどう読み取るか・どう使うかに踏み込みます。 グラフに“きれいな線”を描くだけ…

移動平均の期間を3か月・6か月・12か月のどれにするかを、反応の速さと安定性のバランスから解説します。業種や目的に合った期間の選び方、加重移動平均と指数平滑法の考え方、Excelでの計算式も紹介します。

売上やアクセス数に表れる季節変動を、12か月移動平均でならしてトレンドをつかむ方法をやさしく解説します。トレンド・季節変動・不規則変動の3つの要素と、Excelでの計算手順、季節変動を見抜く視点を紹介します。

移動平均の基本を、毎月の売上データの例でやさしく解説します。3か月移動平均の計算方法、平均をとるとグラフがなめらかになる理由、Excelでの作り方と、短期・長期の移動平均を使い分けるコツを紹介します。

ポータブルスキル連載の最終回です。現状把握・課題設定・コミュニケーション・定着の4つの力を振り返り、学んだスキルを自分の仕事に置き換え、言語化し、共有して「自分化」する方法をまとめます。

ロマ数トレラン「投資分析と数学」の紹介記事です。株式のリスクとリターン、債券の金利とデュレーション、オプションのブラック＝ショールズモデルという3部の内容で、投資判断に数学的な考え方を生かす方法を学ぶセミナーを紹介します。

学んだ知識を仕事で使える力に変えるには、理解・実践・定着の3段階を繰り返すことが大切です。ポータブルスキルを磨く「3ステップ成長モデル」を、各段階で意識することと実践例を交えて解説します。

📚 ポータブルスキル 全5話アーカイブ全5話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 はじめに：データを“読める”だけでは不十分 前回の記事（第2回）では、「課題を見抜く力＝データ思考」を通じて、問題の本質を明確にする方法を紹介しました。今回は、その次のステップ──人を動…

ポータブルスキルの中でも問題解決の出発点になる「課題設定力」を取り上げます。売上が落ちた例をもとに、感覚ではなく事実と数字から本当の課題を見抜くデータ思考と、問いの立て方を解説します。

転職が当たり前になった今、業種や職種が変わっても通用する「ポータブルスキル」が注目されています。厚生労働省が示す9つの構成要素と、データを読む力がそれを支える理由を解説します。

単回帰の式とExcelでの使い方を具体例で解説。決定係数R²が表す当てはまり、未知データの予測精度、広告の因果効果の違いと、残差・外挿の注意点を整理します。