手元のデータに対してやみくもに分析を進めると、分析結果にゆがみが生じることがあります。ゆがんだ分析結果を基にビジネスの意思決定をすると大変です。それを避けるため、分析前に適切な「データの前処理」をしましょう。さらに、前処理を含め、さまざまな分析に使えるプログラミング言語「R」と「Python」の使い方を紹介します。

連載
実務で使えるデータ分析講座 [データの前処理とコーディング]
目次
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第2回 統計解析に便利、R言語の基本を実践で理解する
データ分析に取り組み始めると、繰り返し何度も実行する分析や複雑な分析を自動化したくなってきます。プログラミング言語の「R」を使って、より高度なデータ分析を手軽にできる方法を知っておきましょう。
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第1回 データ分析は前処理が8割、「毒抜き」しないと危険
闇雲にデータ分析を進めると、分析結果にゆがみが生じることがあります。ゆがんだ分析結果を参考にビジネス上の意思決定をしてしまうと大変です。適切な「データの前処理」を実施し、分析結果のゆがみを回避しましょう。
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第3回 Pythonでデータ分析するなら必須、pandasライブラリーを使ってみよう
データ分析に用いられるプログラミング言語にはいろいろな種類があります。今回は初心者でも学びやすく汎用性の高いプログラミング言語「Python」を使ったデータ分析の概要を見ていきましょう。