コードの書き方を覚えただけなら

データを分析することはできません。

データ分析で一番大切なのは「コーディング」ではなく、「データ分析を考える」ことです。

データをある視点から見る方法と、そのデータを分析する方法についてのプロセスを設計する方法を知る必要があります。統計は「インサイトの発見」の過程で最も重要な概念です。蓄積された数千から数百万のデータを類似のデータと結びつけ、異常を発見し、傾向を読み取ります。

分析と切り離せない統計

なぜ統計を学ぶべきなのか？

上記の平均値は重要ですか？統計を計算したりデータを視覚化したりする場合、標準がないとランダムに分析しても意味のあるインサイトを見つけることはできません。

私たちはデータ分析を行います！'最初に考えるかもしれないことは次のとおりです。1) データはどのように分散されているか?2) 2つのデータの関係は？3) これらを視覚化してどのように表現できるか等

これらは探索的データ分析のプロセスであり、すべて統計学で扱われるトピックです。つまり、統計の概念を知らなければ、データ分析を「なめる」ことしかできません。誤った統計、または統計のない分析は、単に「データに基づく推測」です。

「統計」を学ぶ方法

数学をもう一度学び始めるべきですか？

▶ クラスレッスン内容_1、2

この授業は、統計の公式や理論を「記憶」することを目的としたものではありません。データ分析に必要な基本的な統計概念を実践的な観点から学ぶことができるため、すぐに実践に活用できます。最も基本的で基本的な平均、標準偏差、分散から始めて、分布/相関分析/仮説検定などの統計的手法を実際の事例に基づいて検討します。

統計を学ぶだけでなく、統計を非常に早く浅く学ぶわけでもありません。複雑で難しい理論をすべて省略し、実践的な手順に従って統計分析を学ぶことで、基本的な統計的基礎を構築しながら、データを迅速かつ簡単に分析する方法を学びます。

企業が使わなければいけないと言われている

統計分析手順の4つのステップ

▶ DDA記述データ分析/EDA探索データ分析/CDA詳細データ分析/PDA予測データ分析

企業の問題解決方法論に基づくデータ分析手順に従って学習します。実用的なデータを使ってプロジェクトに取り組むことで、より早く学べるようお手伝いします！

▶ レベル1のデータを収集した場合はどうすればいいですか？

[ステップ1: 記述データ分析-DDA、記述データ分析]

ビジネス上の問題を特定し、現在入手しているデータを確認してください。データから探す主な指標を設定することで、ビジネスKPIを設定できます。

▶ 2レベルのデータを理解するために欠かせない要素であるビジュアライゼーション！

[ステップ2: 探索的データ分析-EDA、探索的データ分析]

データビジュアライゼーションを使用して、主要な指標の傾向を特定します。データの状態を理解することで、私たちが持っているデータを完全に理解することができます。

▶ ステップ3 客観的にインサイトを見つけよう！

[ステップ3: 確認データ分析-CDA、確認データ分析]

「推測」ではなく、統計に基づいて仮説をテストします。客観的な事実に基づいてビジネス上の洞察を導き出します。

▶ ステップ4 次に何が起こるかを予測しよう！

[ステップ4: 予測データ分析-PDA、予測データ分析]

現在のデータを使用して、将来何が起こるかを予測しましょう。回帰分析、モデリング、体系化の概念を学ぶことで、将来の状況を予測できます。

データ分析の完了とは

それは「客観的な説得」についてです。

データ分析の「中核」はデータから洞察を発見することですが、データ分析の「完成」は発見した洞察を明確に伝えることにあります。したがって、データアナリストにとって、分析結果を適切に表現することも非常に重要です。

この授業では、統計を見るだけでなく、発見したインサイトをより効果的に伝えるための「データ分析レポートの書き方」も紹介します。

1つのクラスとして

すべて詰め込んでください。

1. 実務で使われる統計分析の手順を学び、実際のデータを使って実践する。
2. 難しい統計用語や複雑な公式を除外することで、公式がなくても簡単に学習できます。
3. 実践的な手順に従って統計分析の方法を学びます。
4. データ分析レポートの書き方を実際に学ぶことができます。

データ分析能力

それはあなたの確実な武器になります。

▶ 学生レビュー

1）実際の企業データを用いて企業の問題解決手順に従ってデータを分析する方法、2）分析結果を明確に整理する方法まで、すべてを学びます。

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このクラスは、基本的なPython構文を知っていて、Pandasライブラリを使用したことがある人を対象としています。[ベーシックパイソン] と [プラクティカルパイソン] を一緒に購入すると、通常価格と比較して 41% 割引で3つのクラスを一度に受講できます。より安価なパッケージの利点を活かした強固なPython基盤を構築することで、オールインワンのデータ分析と統計を1つにまとめて学べます。

聞きやすいPythonの基本クラス

データアナリストにとって必要な Python の基本知識のみを収集しました。まだPythonに自信がない人や、この機会に自分のスキルを試したい人におすすめです。

作業データから始まる Python プロジェクト

Python の基礎であり中核である Pandas ライブラリについて集中的に学びましょう。実際に遭遇しやすいデータを用いた分析プロジェクトに取り組むことで、実践的なデータ分析をいち早く学べる授業です。