前回は、「次元削減」の考え方と、PCAの基本的なアイデアをお話しいたしました。 具体的には、2次元の従業員評価データを使って、様々な角度に射影したときの分散を計算し、「データが最も広がっている方向」を探しました。 Pyt...

私たちは日々、膨大な情報に囲まれて生活しています。 スマートフォンには何百ものアプリがあり、ニュースサイトには無数の記事があふれ、SNSでは毎秒新しい投稿が生まれています。 この情報の洪水の中で、私たちは無意識のうちに「...

Pythonでのデータサイエンスや開発を効率的に行うためには、適切な環境構築が欠かせません。 Miniforgeは、Conda環境をシンプルかつ軽量に提供してくれるツールであり、特に余計なパッケージを省いた環境を構築した...

これまでの4回で、回帰分析の基本から重回帰分析まで説明しました。 — 第1回 — アイスコーヒーは何杯売れる？ 単回帰分析で売上予測に挑戦 https://www.salesanalytics.co.jp/datasci...

Pythonでデータ分析を行う際、最もよく使うライブラリが pandasです。 そして、データ分析の多くは CSVファイル を読み込むところから始まります。 CSVファイルとは、「Comma Separated Valu...

前回まで、気温からアイスコーヒーの売上を予測する単回帰分析を学びました。 Pythonで完全理解！回帰分析の基礎— 第3回 —モデルの成績表を作ろう！ 決定係数とANOVA、そして回帰診断 しかし...

まず、「プログラミング」とは何でしょうか。 プログラミングとは、コンピュータに「これをやってください」と指示を出すことです。 ただし、コンピュータは日本語を理解できません。そこで、コンピュータが理解できる特別な言葉、つま...

前回までに、回帰分析でモデルを作り、統計的検定で係数の有意性を確認しました。 Pythonで完全理解！回帰分析の基礎— 第2回 —その予測、本当に信頼できる？ 統計的検定と信頼区間 しかし、「統計...

前回、気温からアイスコーヒーの売上を予測する回帰モデルを作りました。 Pythonで完全理解！回帰分析の基礎— 第1回 —アイスコーヒーは何杯売れる？ 単回帰分析で売上予測に挑戦 「気温が1℃上が...

データサイエンスの第一歩として避けて通れない「回帰分析」。 教科書などに書かれている数式を眺めるだけでは、なかなか実感が湧かないのではないでしょうか。 本記事では、カフェのアイスコーヒー売上という身近な題材を使い、回帰分...