Rと統計学で始める実践的データ分析入門

データ分析の旅へようこそ!Rと統計学は、現代のデータ分析の強力な武器です。

Rとは:データ分析の強力なツール

無料

Rはオープンソースなので、誰でも無料で使用できます。

多機能

データ分析、統計モデリング、可視化など、幅広いタスクに対応します。

コミュニティ

活発なユーザーコミュニティがあり、サポートや学習資源が豊富です。

統計学の基礎概念:平均値、中央値、分散について

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平均値

データの代表的な値を示します。すべての値を合計し、データの個数で割ります。

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中央値

データの真ん中の値を示します。データの値を小さい順に並べた場合、真ん中にくる値です。

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分散

データのばらつき具合を示します。各値と平均値の差の二乗を合計し、データの個数で割ります。

Rによるデータの可視化:グラフと図表の作成方法

棒グラフ

カテゴリーデータの分布を示すのに適しています。

ヒストグラム

数値データの分布を示すのに適しています。

散布図

2つの数値データ間の関係を示すのに適しています。

統計的検定:t検定とカイ二乗検定の実践

t検定

2つの群の平均値が等しいかどうかを検定します。

カイ二乗検定

2つの変数の間に関連性があるかどうかを検定します。

回帰分析:Rを使った相関と因果関係の分析

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線形回帰

2つの変数の間の線形関係をモデル化します。

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ロジスティック回帰

目的変数が2値変数の場合に、2つの変数の間の関係をモデル化します。

機械学習の基礎:Rによる予測モデルの構築

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線形回帰

連続値の予測に適しています。

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ロジスティック回帰

カテゴリ値の予測に適しています。

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決定木

複雑なデータを単純な規則に変換します。

はじめての分析プロジェクト:ステップバイステップガイド

問題の定義

分析の目的を明確にします。

データの収集

必要なデータを収集します。

データの前処理

データのクレンジング、変換を行います。

分析の実施

適切な分析手法を選び、実行します。

結果の解釈

結果を分析し、結論を導き出します。

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