Webマーケターのための統計学入門（仮説検定・回帰分析編）がスタート
統計学で精度の高い分析がしたくても、難しいと諦めていませんか？ Webの改善で立てた仮説を、「仮説検定」や「回帰分析」を使って検証する方法を解説します。 WPJの入門コンテンツ「Lesson」6月は、「瀬下大輔のマーケターが身につけたい統計学（仮説検定・回帰分析編）」をお届けします。1月に公開して好評だった「瀬下大輔のマーケターが身につけたい統計学（仮説検定・回帰分析編）」に続く、待望の実践編です。 統計学の鬼門、統計学的仮説検定をWebのアクセスデータで分かりやすく解説 Googleアナリティクスでアクセス分析ができるようになっても、結果をどう判断したらいいのかわからないことはよくあります。マーケター向けの統計学入門であるこのLESSONでは、100種類以上ある仮説検定から、Webの分析に使えるt検定とχ2検定を解説します。母集団と標本を理解した上で、仮説が正しいと言えるのか、テストの期
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 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: 2006/09/28メ
Pythonで統計学を学ぶメリットは？勉強の手順も解説
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
若き経済学者のアメリカ
もちろん僕はそういうアツさが決してキライではない。だから確かに一読の価値はある内容だとは思う。ただ、「これからの10年で最もセクシーな職業」というハル・ヴァリアンの有名な台詞に言及してはいるものの、本書の中身からは統計学のセクシーさが最後まで伝わって来なかったのが、個人的にはとても残念でならない。 以下の３冊と比肩するくらいの、セクシーでワイルドでエキサイティングな統計学書が登場したかと思ったのだが、果たしてそれは期待し過ぎだっただろうか。
《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための“統計学入門” | キャリアハック（CAREER HACK）
今、WEB業界で最もホットなテーマの一つである“統計学”。だが、一般的にはなかなか馴染みのない分野でもある。そこで、統計解析・データマイニングに基づいた高精度なパーソナルニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チームを直撃。「はじめての統計学」と題し、統計学の基礎を教えていただいた。 今さら聞けない、統計学の基礎知識。 ここ最近、WEB業界において“統計”がキーワードになっている。だが、そもそも“統計学”は数ある専門分野の一つ。実はよく分かっていなくて…という方も、少なくないのではないだろうか？ 今回、その統計学について基礎の基礎から教わるべくお話を伺ったのが、話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》（グノシー）を手がける、福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんの3名。まずは《Gunosy》について、簡単にご紹介しておこう。 左から、吉田宏司さん、福島良典さん、関喜
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、
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
「平均のひとつ覚え」から卒業 〜社会人なら知らなきゃ恥ずかしい統計の基礎知識 | Web担当者Forum
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
GoogleがGapminderを買収！この動きから何を読み取るべきか？ | POP*POP
Googleがまたしてもイケてる企業を買収。さまざまな数値や統計をアニメーションで見せてくれるツールをつくっているGapminder社です。 買収金額は明かされていません。詳しくはGoogleの公式ブログをご覧ください。 » Official Google Blog: A world in motion さてこのGapminderのツール、具体的にはどのようなことができるのでしょうか。未来を予感させるその技術を以下にご紹介します。 たとえば次のグラフは「1000人に何人がネットユーザーか」を地図上にプロットしています。 そしてこのグラフ、「PLAY」ボタンを押すと1975年から2004年まで、どのようにデータが推移していくかアニメーションで見ることができます。 ↑ たとえば1994年はこうでした・・・ま、こんなものですよね。 ↑ それが1998年にはこうなり・・・。 ↑ 2004年はこうな
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
今までの投稿記事のまとめ（統計学/機械学習/数学 etc） - Qiita
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう