連載

実務で使えるデータ分析スキル

データミックス

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日経コンピュータ

出典：日経コンピュータ、2020年9月17日号

記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。

目次

ABテストで施策を検証　帰無仮説を棄却できるか

［最終回］

　ABテストにより、「施策の実施前の状態」と「施策の実施後の状態」を比べる。仮説検定では、必ず「帰無仮説」と「対立仮説」の2つを設定する。「有意水準」「検定力」「効果量」などから、適切なサンプル数を決める。
2021.07.14
個人情報を理解し　自社の利用目的を確認する

［第11回］

　データ分析プロジェクトでは、分析対象データが「使えるか」の検討が欠かせない。データの利用は法令面や自社ポリシーの面で、問題がないことが前提となる。自社の個人情報保護方針やプライバシーポリシーを確認する必要がある。
2021.06.16
KPIツリーを活用する　仮説・分析・評価を繰り返す

［第10回］

　データ分析で成果を上げるには、仮説・分析・評価の繰り返しが必要だ。分析には「課題解決型」と「AI・機械学習を使ったサービス開発型」の2種類がある。どちらの分析でも、うまく進めるには「KPIツリー」の活用が重要である。
2021.05.19
データ分析プロジェクトの「PM」に求められる知識

［第9回］

　実務としてデータ分析に取り組む際に身につけておくべきスキルを解説する。取り上げる内容は「データ分析実務スキル検定」の出題範囲に沿っている。データサイエンスは「何らかの知見やインサイト（洞察）を導き出す」ことがポイントだ。
2021.04.21
Pythonによるデータ分析で必須　pandasライブラリーを使おう

［第8回］

　「Python」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だ。データ分析や機械学習向けのライブラリーが数多く公開されているのが特徴である。Pythonにおけるデータ分析で欠かせないライブラリー「pandas」の使い方を解説する。
2021.03.24
統計解析で役立つ　R言語の基本を実践で理解

［第7回］

　Rは統計解析に特化したオープンソースのプログラミング言語だ。プログラムを再利用できる、きれいに描画できるといった利点がある。コンビニの売り上げに影響を与えている要因の分析を通じ、使い方を理解する。
2021.02.24
データ分析は前処理が8割　「毒抜き」しないと危険

［第6回］

　データ分析でエラーが起きたり分析結果にゆがみが出たりするケースがある。それを防ぐには、その原因に合わせて適切な「データの前処理」を実施する必要がある。「欠損値処理」「外れ値処理」を行うことで、データの「欠け」や「偏り」を補正できる。
2021.01.27
意思決定を左右する　データ分析の「精度指標」

［第5回］

　AIや機械学習を使ったデータ分析で特に重要な用語が「精度指標」だ。「回帰問題」と「分類問題」では、それぞれ利用する精度指標が異なる。再現率と適合率のバランスを取りたい場合は「F値」を用いる。
2020.12.29
機械学習はアルゴリズム　データを基に予測する

［第4回］

　機械学習ではデータを基に、何らかの値を予測することが可能だ。機械学習はアルゴリズムの名称であり、「やり方」「手順」を指す。種類として「教師あり学習」や「教師なし学習」などがある。
2020.12.02
統計モデル「回帰分析」でデータ分析の基礎を学ぶ

［第3回］

　有用なデータ分析には「統計モデル」の理解が欠かせない。統計モデルの基礎というべきものが「回帰分析」である。説明変数が複数ある場合は、「重回帰分析」を利用する。
2020.11.04
データベースとSQLの基本　Excelとの違いを理解する

［第2回］

　大規模データの取り扱いには「データベース」が欠かせない。データベースを操作するための言語「SQL」への理解も必要だ。簡単な英単語が分かれば、SQLでデータを抽出したり集計したりできる。
2020.10.07
こんなデータは嫌だ　分析に耐えるデータを作ろう

［第1回］

　データがたくさんあっても、その質に難があればデータ分析で有効な結果は出せない。データの質を見極めるには、データを集計し、グラフを作成するなどして可視化する。その際、「このような集計値やグラフになるはずだ」と予想しておくことが重要だ。
2020.09.09

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