総務省 ICTスキル総合習得プログラム
このウェブサイトでは、ICT（情報通信技術）に関する教材の「総務省 ICTスキル総合習得プログラム」をオープンデータとして提供します。「総務省 ICTスキル総合習得プログラム」は、各5講座から成る4つのコース（[1]データ収集、[2]データ蓄積、[3]データ分析、[4]オープンデータ・ビッグデータ利活用事例）によって構成され、ICTに関する基礎知識・基礎技術を学ぶことができます。 個々人の自学自習および学校・企業・コミュニティでの授業・勉強会にて、ご活用ください。 総務省 ICTスキル総合習得プログラム このウェブサイトでは、2017年度における総務省の事業として開発された「総務省 ICTスキル総合習得プログラム」に関して説明し、成果に関するファイルを提供します。このウェブページでは事業の成果であるIアイCシーTティー（Information and Communication Techn
標準偏差とは何か！その求め方と意味を図解で徹底解説
ここでは高校数学で登場し、統計学を学ぶ上でとても重要な役割を担う「標準偏差」について、図解を駆使し、その求め方と意味について解説していきます。 標準偏差の求め方や意味を理解するには、以下の4つのSTEPを踏めば簡単に理解することができます。 標準偏差は「式を覚える」のではなく「イメージ化」することがとても重要です。 4つのSTEPを本質的なイメージで捉えることで「標準偏差とは何か」や「標準偏差はどうやって求めるのか」がスッキリ頭に入ってきますので、ぜひ最後までお付き合い下さい。 標準偏差の求め方 標準偏差を求める式がこちらになります。 いきなりかなり難しい式が登場してきました（汗 この式を覚えることはなかなか厳しいですよね。 ただ、この式の記号のひとつひとつをイメージ化しながら読み解くことで、この難しい式が実はとてもストーリー性のある面白い構造をしていることが分かってきます。 ここではその
【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
URLを入力するだけ！コンテンツをスクレイピングしてデータ化してくれる無料ツール「import.io」
import.ioとは import.ioは、データ化したいページのURLを入力するだけで、自動でデータ箇所を判断して情報を集めてくれるスクレイピングサービスです。 無料で利用することができ、セットアップも、データ収集用のトレーニングなども必要ありません。 URLを入力して、ボタンを押すだけという簡単さから、誰にでも利用できるデータ収集ツールだと思います。 以下では、その簡単な使い方や、利用例などを紹介したいと思います。 定期的なサイトへのスクレイピングは相手サイトの負荷になるので、一日に何度も何度も同一サイトに使用するのはやめましょう。加えて、取得したデータを、そのまま何かに利用すると著作権違反になる恐れもあります。 基本的な使い方 import.ioの最大の特徴は、使い方の簡単さです。 以下では、その使い方の例として、IKEAのソファー検索結果ページのデータを取得してみたいと思います。
エクセル（Excel）関数を使った集計表の作り方を解説 | マイナビ転職
応募企業の探し方や履歴書の書き方、面接のポイントから円満退職の 秘けつまで。あなたの転職を成功に導くためのノウハウを紹介！ 《この記事で扱う関数》 表とフィールドに名前を定義する 店舗別の売上金額の合計を求める：SUMIF関数（1つの条件） 各店舗の区分別売上の合計を求める：SUMIFS関数（複数条件） 店舗別の取引件数を求める：COUNTIF関数（1つの条件） 店舗・商品区分別の取引件数を求める：COUNTIFS関数（複数条件） 複数の条件を自由に変化させて集計を求める：SUMIFS関数 売上個数の多い順に順位を付ける：RANK.EQ関数 合計を求めるSUM関数は、日頃からよく使用している関数ですね。 では、たくさんの要素が含まれる表の中から、特定の条件を満たすものだけの合計はどうやって求めていますか？ 図のように購入日、顧客情報、商品をどこの店舗で購入したかなど、多くの要素を詰め込んだ
地図アプリの開発を爆速化する「Webマッピング」サービスの活用術を大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、地図上にデータをマッピングすることで、さまざまな情報を「見える化(可視化)」できるWebサービスの活用法についてご紹介しようと思います！ マッピングが出来るようになると、単なる「データの集まり」だったものが視覚的にとても分かりやすくなるので非常に便利です。 誰でも簡単に扱える定番のマッピングサービスから、地図アプリなどの開発に役立つモノまで取り上げてご紹介しようと思います。 ちなみに、マッピングをするのに必要な「データ」に関しては、無償で利用できるオープンデータをまとめたサイト「LinkData」に公開中のモノを利用しているので、みなさんもぜひ一緒にトライしてみてください！ ■「Googleマイマップ」を活用しよう！ まずは、誰でも扱いやすいGoogleの「マイマップ機能」を使って、簡単なマッピングに挑戦してみましょう！ データは、Li
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
最近の会社での統計学普及の取り組みと入門書について - Kentaro Kuribayashi's blog
データサイエンティストブームですね。というのはおいといて、弊社でも統計学をいろんなひと(特にディレクタやデザイナとか)が学んで使えるようになるといいよねという感じで、みんなで勉強しよう！みたいなことをしています。今日は、若手敏腕ディレクタのzaimyが、下記資料に基づく勉強会をしてくれました。 http://www.storyboards.jp/viewer/u0arvn 僕も目下勉強中なのでなんもわからないのですが、読んだ本のうち、統計学に馴染みのない人向けでよかったものについて社内向けにまとめてみたので、こちらにも転載しておきます。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/06/17メディア: Kindle版この商品を含むブログ (2件) を見る これが一番オススメです。見た目は固そうですが、簡単だし、内容もいいと思います。Kindl
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
９つのグラフ表現を使い倒そう！ : 『ロジックとパッションの狭間から。。。』家弓正彦Blog
『ロジックとパッションの狭間から。。。』家弓正彦Blog 株式会社シナプスの代表取締役 家弓正彦が、 マーケティング、ビジネス、プライベートを気ままに綴ります。 お問い合わせ プライバシーポリシー 個人情報保護方針 データ分析の結果をレポートする時、グラフ表現を用いますよね？ それは、数値情報より視覚情報に訴えることで、 より分かりやすく、インパクトあるものとなります。 しかし、皆さんはグラフの意味合いを良く理解して使い分けていますか？ とてもよく分析できているレポートでも、 「グラフの使い方が間違っているな〜」なんてこともしばしば、、、 そこで、基本となるグラフの意味合いを整理してみました。 グラフ表現全体像まず各種グラフの全体像はコレです。 グラフにはもっと他にも様々なものがありますが、 ここではエクセルで作成できるものに絞り、 その中でも装飾的なものを省き、基本形と思われる９つを対象
データからワンランク上の規則性を見つけるために 「分散」と「標準偏差」をざっくり理解し、エクセル分析しよう
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
社会実情データ図録 Honkawa Data Tribune
強い暑さストレス増加日数のトップ国はイスラエルの年28日増、トップ地域ではメキシコ、コロンビアの年40日増。日本は年7日増で国内は北関東・甲信の年9日増が最多。
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