Microsoft、「Python in Excel」を発表 ～Windows向けベータ版でテスト開始【6月18日追記】／Windows版「Excel」のCurrent (Preview)チャネルに順次配信中
「デザイナーこそ、スプレッドシートに強くなれ」の意味するところ｜鷹野 雅弘
「デザイナーこそ、スプレッドシートに強くなれ」とずっと言い続けています。先日、とあるセミナー（#D2デザインダンジョン）で発したところ、「具体的にはどういうことでしょうか？」と質問いただきました。 よい機会なのでまとめてみました。重要なのは、スプレッドシートは数字はもちろんだけど、数字以外でも使いますよね、ということです。 なお、この記事では、次をまとめて「スプレッドシート」と記します。 Excel（デスクトップ版、オンライン版） Google スプレッドシート スプシ 表計算 Apple Numbers 「スプシ」という言葉には、なかなか慣れません… スプレッドシートは「思考の道具」である私自身、「マインドマップ」はよく使います。 マインドマップは思考を“発散”するには向いていますが、“収束”には不向き。たとえば、異なる“枝”のアイテムの関係性を表現できません。 詳しくは、こちらの記事に
［AI・機械学習の数学］偏微分を応用して、重回帰分析の基本を理解する
連載目次 前々回は「説明変数が1つだけの回帰分析」を、前回は偏微分の考え方と計算の方法について学びました。それらの内容を踏まえて、今回は偏微分の応用編として「説明変数が複数ある重回帰分析」を行う方法を見ていきます。 目標： 偏微分を利用して重回帰分析を行う 重回帰分析の回帰式の例は以下のようなものでした。いくつかの値を基に、このような回帰式の定数項と係数を求めようというのがここでの目標です。 回帰式の求め方は前々回の例と同様で、観測値（実際に得られたデータ）と理論値（回帰式で求めた値）との差の二乗和が最小になるように定数項や係数を決めるという方法です。 解説：偏微分を利用して重回帰分析を行う まずは、具体的な例で考えてみましょう。図1のような不動産データがあったとします。このデータを基に回帰式の定数項と係数を求めてみたいと思います。実はこの例であればExcelでもできるので、ついでにExc
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