前回の記事では、t検定を使って「2つのグループの平均値に差があるか」を判定する方法を学びました。 t検定をPythonで実行してみよう（scipy.stats.ttest） しかし、データ分析の現場では、数値ではなくカテ...

後編に入る前に、前回の簡単な復習をします。 前回と同じ手順で、「ライブラリのインポート → データの読み込み → 標準化 → PCAによる次元削減」を一括で実行します。 サンプルデータは、以下からダウンロードできます。 ...

予測モデルの開発担当者から、こんな報告を受けたことはないでしょうか。 「予測精度95%のモデルが完成しました」 数字だけ見れば、素晴らしい成果に思えます。 会議でも「いよいよ我々もデータドリブンだ」と期待が高まります。 ...

お客様一人ひとりの行動は実にさまざまです。 毎朝コーヒーだけ買って足早に去る人 週末に友人とスイーツを楽しむ人 月に1回だけ大量のコーヒー豆を買う人 「全員に同じクーポンを配る」のは簡単ですが、効果的とは言えません。 朝...

データ分析をしていると、「AとBに本当に差があるのか？」という疑問に出会うことがよくあります。 たとえば…… 「新しい教材を使ったクラスと従来の教材を使ったクラスで、 　テストの平均点に差はあるのか？」 「薬Aと薬Bで、...

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 ― ...