需要予測の現場には、ちょっと不思議な光景があります。 「あの人の読みは大体当たる」と社内で評判のベテラン担当者がいます。 営業歴20年、取引先の空気を読む力には定評がある。 にもかかわらず、期末になると倉庫には売れ残った...

データ分析の第一歩は、データの「全体像」をつかむことです。 平均値だけを見ても、データの本当の姿はわかりません。 データがどれくらいばらついているのか、偏りがあるのか、外れ値がありそうかなど、複数の指標をまとめて確認する...

先日、東京商工会議所 渋谷支部様主催のオンラインセミナー「データ活用で脱『とにかく頑張る』営業〜営業の常識を変える、新しいアプローチ！〜」に登壇しました。 本セミナーは、「とにかく頑張る」だけでは成果が出にくくなった時代...

Pythonでデータ分析や科学技術計算を学び始めると、必ず出会うのが SciPy（サイパイ） というライブラリです。 「NumPyは聞いたことあるけど、SciPyって何が違うの？」と感じている方も多いのではないでしょうか...

ビジネスの現場において、データ活用や生成AIの導入は避けて通れないテーマとなっています。 しかし、「何から始めればいいのか」「専門知識がないと難しいのではないか」と足踏みされている方も多いのではないでしょうか。 テーマ：...

分析自体は間違っていないと思うのですが…… これは、分析担当者から非常によく聞く言葉です。 データは十分に揃っている。使っている手法も一般的で妥当。検証結果も悪くない。 それでも…… 会議ではあまり議論が深まらない 次の...

ここまでの4回で、コレスポンデンス分析（CA）と多重コレスポンデンス分析（MCA）の仕組みと実行方法を学んできました。 しかし、マップを描いただけでは分析は完了していません。 たとえば、あなたが上司やクライアントにCA/...

第1〜3回で学んだコレスポンデンス分析（CA）は、「学部 × メニュー」のように2つのカテゴリ変数の関係を可視化する手法でした。 第1回 —クロス集計表の「その先」へ ― コレスポンデンス分析って何？ 第2回 —期待と現...

第1回では prince ライブラリでコレスポンデンス分析のマップを描き、第2回では「期待度数からのズレ（残差）」がその出発点であることを学びました。 第1回 —クロス集計表の「その先」へ ― コレスポンデンス分析って何...

開催概要 日時： 2026年06月10日(水) 10:00 ~ 17:00 受講料： 一般 (1名)：49,500円(税込) ／同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) 会場： オンライン 主催：株式会社日本テ...

前回（第1回）では、prince ライブラリを使ってコレスポンデンス分析のマップをいきなり描いてみました。 Pythonで学ぶコレスポンデンス分析入門— 第1回 —クロス集計表の「その先」へ ― ...

私たちの身の回りには、数字では表せないデータがたくさんあります。 たとえば「好きな食べ物は何ですか？」という質問に対する答えは、「カレー」や「パスタ」といった名前で表されるもので、平均を取ったり計算したりすることはできま...

Pythonで文字列を扱うとき、多くの人が「f-string」を使っています。 しかし、f-stringのフォーマット指定子を使いこなせば、データ分析のレポート作成や数値の表示が格段に楽になります。 今回は、f-stri...

XAI（説明可能AI）について調べ始めると、次のような疑問が自然に出てきます。 Excelでできないのか BIツールの可視化で十分ではないのか たしかに、集計・グラフ化・定型レポートであれば、ExcelやBIツールは非常...

ある学習塾で、新しい教材Bを試験的に導入しました。 1ヶ月後、従来の教材Aを使ったクラスと、新教材Bを使ったクラスのテスト結果を比較したところ、次のような結果が得られました。 教材Aクラス（25人）：平均68点 教材Bク...

ある大学で「学生の1日の平均勉強時間」を調べたいとします。 学生が1万人いるとしたら、全員にアンケートを取るのは現実的でしょうか？ 時間もコストも膨大にかかりますし、全員から回答を得るのは事実上不可能です。 そこで私たち...