【ゼロから始めるデータ分析#1】データ分析初心者がまず知るべき「分析の8ステップ」 | 株式会社サイカ
ビジネスにおいてデータ分析の重要性が増していることは周知の事実です。データドリブンな経営を志向し、すでに動き出している企業や組織も多いのではないでしょうか。 しかし、 データ分析とは何なのか、実はよく分からない 貯まっているデータはあるが、目の前の課題との繋げ方が分からず活用できない データ活用を意識しているつもりだが、思ったような成果が出せていない 自分は文系で、統計学や数学、プログラミングに詳しくないからデータ分析はできない と動き出せずにいるビジネスパーソンがいることも想像に難くありません。 ですが実際のところ、ビジネスでのデータ活用は、専門知識がなくてもできることが多いのです。 この連載では、データ分析を学んだことがない方に向けて、ビジネスにおけるデータ分析の必要性と覚えておくべきデータ分析の基本をポイントを絞って解説し、データをビジネスの成果に繋げるヒントを紹介していきます。 第
2-3. 階級幅の決め方 | 統計学の時間 | 統計WEB
ヒストグラムを作る際に大事な点は、階級の幅（度数を集計するための区間の大きさ）をどのくらいの大きさにするかという点です。2-1章で使用した各都道府県内にある映画館のスクリーン数のデータを用いて2つのヒストグラムを作成してみました。 ■階級の幅が200のヒストグラム 階級幅が200のヒストグラムでは、都道府県ごとのスクリーン数の分布がよく分かりません。一方、階級幅が18ののヒストグラムでは分布は分かるもののやや細か過ぎる印象を与えます。さらに階級の区切り方が中途半端であるため、階級値が分かりづらくなってしまっています。 階級の幅の決め方にルールはありませんが、グラフを一目見て分布の特徴が捉えられるようにすることが推奨されます。階級幅が大きすぎても、逆に小さすぎてもデータの大まかな分布が分かりづらくなってしまいます。階級幅の決め方で困った場合には、「スタージェスの公式」を使うこともできます。こ
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