やさしいデータ分析

この連載では、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学びます。データの収集方法、データの取り扱い、分析の手法などについての考え方を具体例で説明するとともに、身近に使える表計算ソフト(ExcelやGoogleスプレッドシート)を利用した作成例を紹介します。必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフトRなどでの作成例にも触れることにします。数学などの前提知識は特に問いません。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。

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データ分析の初歩から学んでいく連載の第16回(最終回)。分析に適した形にデータを入力/変換する方法を、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。スタック形式のレコードをアンスタック形式に変換する方法、CVSファイルやWebページからデータを読み込む方法などについて解説します。

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データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載の第15回。複数の説明変数を基に目的変数の値を予測する重回帰分析について、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。カテゴリーなどの数値ではないデータを説明変数として利用する方法や、二次関数などの多項式を基に回帰分析する方法も紹介します。

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データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載の第14回。既知のデータから未知の値を「予測」する回帰分析の式の可視化や、求め方、実際の予測を、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。直線の式だけでなく指数関数の式での予測や時系列分析についても触れます。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第13回。変数同士の関係の強さを表す相関係数の計算内容を仕組みから理解します。Excelを使って手を動かしながら、相関係数の意味や求め方、落とし穴などについて学んでいきましょう。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第12回。グラフを利用して項目同士の関係や、その中での値の大きさを可視化します。散布図やバブルチャートの詳細な取り扱いと視覚的な分析について、ケーススタディを通して学びましょう。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第11回。グラフを利用して分布や項目同士の関係を多角的に可視化します。ピボットテーブルの詳細な取り扱いとヒートマップによる視覚的な分析について、ケーススタディを通して学びましょう。

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データ分析を初歩から学ぶ連載の第10回。グラフを使って集団の特徴や外れ値を可視化します。ヒストグラムや箱ひげ図の作成方法と、ピボットテーブル/ピボットグラフによる視覚的な分析のコツを、ケーススタディを通して学びましょう。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第9回。グラフを利用して「重要度」を可視化する方法と、それに関連するさまざまな考え方を追いかけます。具体的には円グラフやパレート図、積み上げ棒グラフなどを使いますが、データの取り扱い、結果の見方などに関して、考慮すべき点や見落としがちな点について、ケーススタディーを通して見ていきます。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第8回。グラフを利用して時間的な変化を可視化する方法と、それに関連するさまざまな考え方を追いかけます。具体的には折れ線グラフを使いますが、データの取り扱い、結果の見方などに関して、考慮すべき点や見落としがちな点について見ていきます。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第7回。グラフを利用して規模や効果の差、つまり大きさの差を可視化する方法や、考え方などについて説明します。具体的には棒グラフを使いますが、慣れ親しんだ棒グラフでも、作成時の準備や意外な落とし穴など、改めて考慮すべき点がたくさんあります。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の特別予告編。次回から数回に分けてグラフを利用した可視化の方法を見ていきます。それに先だって、今回は可視化の目的と手法を概観します。「何を見たい」→「どのグラフを使うのか」→「何がうれしいのか」という流れをひととおり確認し、次回以降のお話にスムーズに入れるようにします。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第6回。集団の中での位置をパーセント単位で求めたり、偏差値を求めたりする方法と、その考え方を説明します。偏差値は大学や高校のランク付けによく使われていますが、序列を付けるためのものではなく、異なる分布の集団の間でも位置が比較できるとても便利な値です。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第5回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。順序尺度の散布度として使われる四分位範囲と、名義尺度の散布度として使われる平均情報量のお話です。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第4回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。今回は間隔尺度・比率尺度の散布度として使われる分散/標準偏差のお話です。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第3回。分布の中心的な位置を表す値として代表値を取り上げ、尺度や分布によって適切な代表値を利用する必要があることを説明します。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第2回。データ分析の流れを概観した後、取り扱うデータの種類について見ていきます。また、オープンデータを利用した簡単なデータ分析についても紹介します。

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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載のスタート。今回は、なぜデータ分析の重要性が高まっているか、ビジネスに生かすために何を学ぶべきかを概観した後、連載の全体像を紹介します。

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