統計学

pythonの標準化モジュールの作成方法ついて解説します。本記事では極力ライブラリを使用せず、自作した関数をモジュール化して標準化を行います。

ステップワイズ法による入力変数選択について解説します。回帰分析の変数選択手法として有名なステップワイズ法をpythonで実装してみました。初心者にも扱いやすい内容ですので、本記事を読みながらぜひ一度手を動かしてみてください。

pandasによるデータフレームの結合について解説します。現場のデータ解析では、異なるデータを一つのデータセットに結合する機会が多々あります。そこで、初心者にもわかりやすいよう図で解説しましたので、ぜひ参考にしてみてください。

pythonの環境構築には色々な方法がありますが、本記事ではデータ分析に特化したおすすめの環境構築方法について全体像を示しながらわかりやすく解説します。

本記事では、化学プラントの運転データに特化し、Pythonによるデータの読み込み方法を解説していきます。

緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門」の書評です。評判は良いけれど、どんな内容が学べるのか、またどのタイミングで読んだら良いのかわからないという方も多いと思います。そこで本記事では、難易度やおすすめの読み方についても解説します。

「データサイエンスのためのPython学習方法」について解説します。これからpythonの勉強を始めようと思っている初心者の方に向けて、「脱初心者」となるためのpythonの学習方法とロードマップを紹介します。

統計学を身につけるために「数学力」は欠かせません。しかし、どのくらい数学を勉強したら良いのかわかりにくいと思いますので、実体験を踏まえて解説します。

「無相関検定におけるサンプルサイズの決め方・計算方法」についてわかりやすく解説しました。この記事を読むことで、得られた相関係数が有意かどうかを判断するのに、どのくらいのサンプル数が必要かがわかるようになります。

「外れ値の検出方法」についてわかりやすく解説します。外れ値を含んだデータをそのまま分析したり、見た目で外れ値を判断したりすると、誤った分析結果が得られることがあります。間違った判断をしないよう、本記事を読んでしっかり学びましょう！