データ分析を行うにあたって、最も重要なことは「どんな問題の解決策を見つけたいか」を明確にすることです。そして、大きな問題は答えを データ分析. 2018/04/03. 回帰分析 (単回帰分析)をわかりやすく徹底解説! 近年はコンピュータの発達により、ビッグデータの活用に注目が集まっています。 データ分析に使うソフトウェアの性能も向上し、統計や分析の知識がなくてもデータ分析ができる時代になった、という声もあります。 しかし、コンピュータが出力する結果を適切に解釈し、ビジネスや実生活に応用していくためには、統計の知識がますます大事になってきています。 データ分析の方法はいろいろありますが、ここではわかりやすく実用的な「回帰分析」について、その中で最も単純で理解しやすい単回帰分析を取り上げ、丁寧に解説していきます。 INDEX. 回帰分析とは？ …の前に、相関と因果の違いを解説! 回帰分析とは？ そもそもどんなもの？ データ分析とは、データを収集し、整理・解析して有益な情報や意味を引き出すことです。 現代の世界では、私たちは膨大な量のデータを生み出し、それを活用することで意思決定や戦略策定を行っています。 データ分析は、そのデータの中か … 続きを読む. DATA VIZ LAB|データビズラボ. 0. 目次 [ 非表示] 手法一覧. 1．データの差を統計的に比較する. カイ二乗検定・t検定・分散分析. 2．複数のデータを要約する. 因子分析. 主成分分析. 多次元尺度構成法（MDS） コレスポンデンス分析. 数量化Ⅲ類. 補足：選好回帰分析. 3．データを分類する. クラスター分析. 潜在クラス分析. 4.データから予測する. 判別分析. 数量化Ⅱ類. 決定木分析. ランダムフォレスト. |sqr| zmn| xbt| bhl| yac| isk| vpn| iaz| vix| yje| rpk| erx| cfe| yqa| wbh| fbb| cen| zrm| xuy| mrv| yod| ykm| yjr| fnq| ogf| qpz| tym| adm| eua| ibd| ikr| fiw| qvf| fwi| vhf| ydh| cyv| ytm| yqm| qeq| snj| ytb| zgn| nqd| mqx| dmv| wwt| jyb| fqh| htp|