統計データ解析 Ⅱ Introduction to statistical data analysis Ⅱ | UTokyo OCWx
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加） – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
アンケートで改善点と優先順位を見つける方法～エクセルポジションマップの作り方～ | M&Mコンサルティング
お店や商品・サービスの改善点を探し出すのに、エクセルを使うと数値化して分析することができます。 お客様が望んでいるものを提供するために、よくお店や会社ではアンケートを実施しますが、ほとんどは明確な改善点を見つけ出せれないまま終わります。 その理由は、アンケートを数値化してないからです。 ありがちなパターンは、数値にできないお客様の主観的な感想を書いてもらってしまいます。 その結果いろいろな意見に惑わされ、何を改善すればよいのかもわからなくなってしまうのです。 アンケートで本当に採らなくてはいけないのは、客観視できる数値化されたデータです。 この記事では、エクセルを使って お客様が本当に求めている改善点（満足度） 改善点の緊急性（影響度） を割り出します。 エクセルデータ分析で売上高を予測する方法 数値化できるアンケートを用意 アンケートには次のような5段階評価のものを用意します。 今回は、
ポートフォリオ分析（CSポートフォリオ）とは - 【公式】| 市場調査・マーケティングリサーチ会社のアスマーク
ポートフォリオ分析（CSポートフォリオ）とは・・・ 製品やサービスの『満足度』と『重要（期待）度』からマッピングし『優先的改善項目』を把握する分析手法です。 ブランドの「重要度」を横軸に、「満足度」を縦軸に取り、改善項目への優先度をポジショニングから視覚的に把握することができ、『重点改善項目』『重点維持項目』『維持項目』『改善項目』の４象限に大別されます。 また、それぞれ「重要度」は、総合満足度にどれくらい寄与しているか（相関があるか）となり、【回帰分析・数量化Ⅰ類・因子分析】などより算出し、「満足度」は５点尺度などより【平均点・満足率（良いの割合）・良い（％）－悪い（％）】などから算出します。 顧客満足度調査（ CS 調査）の調査票作成のポイント【テンプレート付】 無料ダウンロードはこちら＞ 具体例 ある製品やサービスに対する詳細項目などを「満足度」「重要度」により評価し、改善項目の『優
https://www.pref.miyagi.jp/uploaded/attachment/617765.pdf
- Ⅵ-55 - 満足度調査（ＣＳ分析） CS分析とは ●「魅力的な自動車を販売しているが，買い手がつかない」 ●「面白いゲーム機を販売しているが，売れ行きが悪い」 この原因は何でしょうか？ 商品の価格，サポート，店員の対応，店内の雰囲気，立地･･･，検証すべき項目は多岐 にわたります。 このような問題の原因を探る手法の一つが「ＣＳ分析」です。 「ＣＳ」とは「Customer Satisfaction」の略で「顧客満足」という意味です。そして顧 客に満足を感じさせるには，どの要素の改善に力を入れるべきか探るのがＣＳ分析です。 20 30 40 50 60 70 80 重要度 20 30 40 50 60 70 80 満 足 度 産地イメージ 価格 安全性 味 鮮度 品質 環境配慮 ＣＳグラフ 重点改善分野 重点維持分野 維持分野 改善分野 どの項目を最優先で 改善すればいいかが 一目でわか
なぜ統計学では釣り鐘型の分布が使われ、物理現象では右肩下がりの分布が使われるのか - 小人さんの妄想
「なぜ統計学では釣り鐘型の分布が使われ、物理現象では右肩下がりの分布が使われるのでしょうか」 という疑問を、統計学や物理学の有識者に会うたびごとに質問するが、こんな基本的なことに誰も答えられない -- データの見えざる手 [矢野和夫](思想社) P.32 より. 釣り鐘型の分布とは、正規分布（ガウス分布）のこと。 右肩下がりの分布とは、指数分布（ボルツマン分布、上の書籍内では「Ｕ分布」）のことです。 ここに２つのグラフがあります。 １つは全国１７歳学童の身長の分布、もう１つは二人以上の世帯の貯蓄額の分布です。 見ての通り、身長は釣り鐘型の正規分布で、貯蓄額は右肩下がりの指数分布です（近似的には）。 * 学校保健統計調査 平成２７年度 全国表 > 身長の年齢別分布 >> http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?bid=000001070659&cy
読書メモ：統計学を哲学する（大塚淳 著） - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
統計学を哲学する 作者:大塚 淳 発売日: 2020/10/26 メディア: 単行本（ソフトカバー） 発売後すぐに入手し、夢中になって読んだ『統計学を哲学する』。とても大事な本だと感じ、Twitterで次のような（押しつけがましい）投稿もした。 大げさに聞こえるかもしれないことを言います。大塚淳『統計学を哲学する』は、自然科学・情報科学に従事する日本語圏のすべての学生や研究者が、まる一週間手元の勉強や研究を止めてでも読む価値のある本だと思います。https://t.co/DHQ1SwnuKb — R. Maruyama (@rmaruy) 2020年10月28日 ところがその後、書店で『統計学を哲学する』を眺めたという知り合いから、次のようなことを言われた。 「哲学者が統計学を語る意味がよくわかりません。」 「数ページ読んでみたけど、哲学用語が頭に入ってこず、やめてしまいました。」 これに
俺的間違いないラーメン店を統計的に選ぶ方法：マーケティングメトリックス研究所 ITmedia派出所：オルタナティブ・ブログ
みなさんはラーメン、好きですか？ 著者は奥様が留守の日曜日の昼にラーメンを食べることを細やかな楽しみにしています。 友人からの口コミやら、NAVERまとめやら、口コミサイトを駆使して、自分好みのラーメン店と思しき店に足を運びます。 期待に胸を膨らませ、ついに心待ちにしていたラーメンが目の前に。 がしかし、一口スープをすすった時にふとした違和感。 そして、麺を頬張った時に感じる絶望感。 一週間分の期待を裏切られた時のあの気持ちといったら... こんな気持ちは二度と味わいたくない。 味わうのは芳醇な香りに包まれたラーメンだけでいい。 というわけで、今回は統計的に間違えないラーメン店選びの方法を考えてみます。 分析対象データの作成 どうすれば、自分的間違いないラーメン店にたどり着けるのでしょう。 客観的・定量的にラーメンを評価する指標があり、自身の好みの店舗に近しい指標があれば、間違える確率は低
正規分布を考える
偏差値は受験を経験した人は嫌と言うほど付き合わされた言葉です。大学は偏差値でランク付けされ、受験者は自分の偏差値との差に悩みます。しかし「偏差値とは何か」と聞かれてきちんと答えられる人はそれほど多くはないかもしれません。理解はしていなくても自分の偏差値が55で志望校の合格ラインが偏差値65なら「無理」と諦めなければいけない。その時の恨み（？）が「偏差値教育」への批判につながっているのかもしれません。 偏差値とは相対的にサンプル（例えば受験生全体）のどのあたりにいるかを表す数字です。サンプルの数字の平均値からどれくらいサンプル中のそれぞれの数字がばらついているかを示すために標準偏差（シグマ：σ）というものがありますが。偏差値の値は、平均点を50点、標準偏差を10とした場合の相対的位置を示しています。例えば、ある人の偏差値が60点なら上位15%の中にいることを示します。偏差値70なら上位2.3
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
【保存版】統計学のおすすめ書籍8選 | 文系からでも基礎を理解するのに役立つ書籍をピックアップ！ - DAINOTE
こんにちは、DAIです。 大学時代は文系でした。 大学で初めて統計学の講義に出たときに、思いました。 「ちょ、大学の統計学の授業って、どんだけわかりにくいんだ！ｗｗｗ」 「大学の統計学の授業ってどんだけつまらないんだｗｗｗｗｗ」と。 大学の統計学の授業は、「高校レベルの数学ちゃんとマスターしてますぞい！」って人を対象にしているので、ど文系でいきなり「おい！なんとかついて来いよ！お前らわかってる体でやるからなｗｗｗがはは！じゃあこのシグマは・・・・」みたいな教授に教えられても、「先生、そのたらこ唇みたいな記号なんですか？」みたいな話になるわけで、そりゃわかるはずないんですよｗ 難しすぎますから。 数学の基礎的なことわかってないと先に進めないので、完全に統計学が難しいと思い込んでしまい、統計アレルギーの大学生が続出してしまうんだと思います。 それと、大学の統計学って、理論を学ぶものばっかで、デ
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TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ！ とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも！ 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
オープンデータ、使ってほしいけどオススメしづらい3つの理由
孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか？に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora
よく心理戦で「相手は私の思考を読んでこうするから、それに対し私はこうする」みたいな読み合いがありますが、ずっと互いに読み合っていたら無限ループで切りが無いはずです。どこまで読むのが正解なのですか？