Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
分散分析
分散分析の必要性 ２つのグループ（水準）の平均の違いを調べる方法がｔ検定といわれる方法でした．ところで，グループ数が３つ（例えばA，B，C）になったらどうしたらよいでしょう． AとB，BとC，そしてCとAのペアでそれぞれｔ検定を行ない，どこかで帰無仮説が棄却されたならば，３つのグループの平均は等しくない，と結論づけることができます． ですが，このやり方には欠点があります． グループ数が増加するとペアの数が増加する グループの数をAとすると，ペアの数はA*(A-1)/2となります．疲れます． 有意水準の解釈が難しくなる ここでは省略します．統計の本を参照して下さい． と，いうわけで(1)に限ってみてもｔ検定の繰り返しは面倒です．そこで，グループ（水準）が３つ以上の場合に，変数の各水準の母平均に違いがあるかどうかを「分散」の大きさの違いで検定を行なうものを分散分析(Analysis of Va
ExcelにPythonが搭載？ - Qiita
自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭
Excelで機械学習が可能に！「Azure Machine Learning」を統合するアドオンが登場
マイクロソフトは9月25日～29日（米国時間）に開催した年次イベント「Ignite 2017」で、Azureの機械学習サービス「Azure Machine Learning」から新しいツール群を発表した。 従来から提供してきた「Azure Machine Learning Studio」（Azure Machine LearningをWebブラウザから使うツール）を補完するものとして、「Azure Machine Learning Workbench」、「Azure Machine Learning Experimentation Service」、「Azure Machine Learning Model Management Service」の3つのツールがプレビューとして利用できるようになった。 Azure Machine Learning Workbenchは、データ分析の前処理と
Microsoft、エクセルと機械学習ツール「Azure Machine Learning」を統合。ExcelでAIパワーを活用
Microsoft、エクセルと機械学習ツール「Azure Machine Learning」を統合。ExcelでAIパワーを活用 2017-09-26 Microsoftは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2017」にて、Azure Machine Learning（AML）とExcelを統合したことを発表しました。 このことで、Excelユーザーはクラウド内のAIパワーを活用することができます。AMLを使用してモデルを作成し、Excelでクラウドホスト機能として展開することによって、スプレッドシートでAIを利用することができます。 セルに「AZUREML」と入力すると参照することができ、これらはスプレッドシートデータの一般的なExcel関数と同じように機能します 関連 Microsoft、新たな開発者向け機械学習ツール3つを発表。次世代Azur
ExcelデータをPython pandasで扱う - Qiita
はじめに Excelでしか保存されていないデータをpandasで扱うときの備忘録。 正直に言うとバッドノウハウの塊かも。 本当に効率よくやりたいんならインフラをちゃんと整備しましょうね。 やりたいこと Excelをcsvにしてほかのシステムに投入する 各シートに分かれたデータを一つのDataFrameにする Excelを扱うときにはpandas.read_excelをよく使うが、複数のシートを扱うときにはpandas.ExcelFileを使うと便利。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.ExcelFile.parse.html pandas.ExcelFile.sheet_namesでシート名のリストを取得 pandas.ExcelFile.parse(pandas.read_excelと同じ)でシート
【Python】pandasを使ってExcelを読み込みたい - Qiita
books = ['book1.xlsx', 'book2.xlsx'] df_list = [] for book in books: file = pd.ExcelFile(book) # bookを読む for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) # シートを順々にデータフレーム化
CSポートフォリオをExcelで描く
平均点 上表の平均点は、下記の計算で求まります。 （（5点×20）＋（4点×35）＋（3点×30）＋（2点×10）＋（1点×5））/100＝3.55 満足率 満足率は、満足している人の割合です。例えば「非常に満足している」と「満足している」と回答した人を ”満足している” と定義すると、この２つの回答数の合算値が全体の何％にあたるのかが満足率となります。 つまり、「非常に満足している」と「満足している」の構成比を合算（20％＋35％）した55％が満足率となります。 良い（％）－悪い（％） 過去のブログ「良い（％）－悪い（％）」で説明しているので参考にしてください。上表から、満足している（20％＋35％）から不満がある（10％＋5％）を減算した 40％ を満足度として使用します。この考え方は、ネットプロモータスコアも同じなので「NPS: Net Promoter Score」も併せて参考にし
CSポートフォリオの改善度をExcelで計算する
「CSポートフォリオをExcelで描く」で満足度と重要度の二軸でCSポートフォリオを作成して、重点改善項目、改善項目、重点維持項目、維持項目という4象限に分割し、重要度が高く満足度が低い重点改善項目に位置する項目を改善すれば全体満足度が向上するという視覚的表現で捉えた説明をしました。今回は、改善順位を数値で客観的に判断するために改善度をという指標を用いて、Excelで計算する方法について説明します。 CSポートフォリオにおける改善度とは 下図（図2）は原点を（50,50）としたCSポートフォリオです。なぜ原点を（50,50）にしているかについては、「偏差値でポートフォリオを描く」を参照してください。 重要度が高く、満足度が低い項目の中で、原点である平均値座標（50,50）から各項目の座標までの距離が遠く離れていれば改善する必要があると判断できます。また原点（50,50)と座標（80,20）
Home - 시스템슬롯 | 슬롯게임 | 슬롯사이트
시스템슬롯 | 슬롯게임 | 슬롯사이트 안전한 슬롯사이트 를 선택하기 위한 슬롯사이트 검증의 필요성과 노하우 시스템슬롯 | 슬롯게임 | 슬롯사이트 온라인 카지노사이트 와 카지노게임노하우 공유 바카라사이트 추천 랭킹 순위 안내 메이저 카지노 슬롯 안전사이트 를 적극 검증 하고있습니다 슬롯 게임은 카지노 게임 중에서도 가장 널리 즐기는 게임 중 하나입니다. 그러나 온라인 슬롯사이트는 수많은 사이트가 존재하며, 그 중 일부는 안전하지 않을 수 있습니다. 이에 따라 안전한 슬롯사이트를 선택하기 위한 슬롯사이트 검증이 필요합니다. 슬롯사이트 검증 의 필요성 슬롯사이트 검증은 슬롯사이트의 안전성을 확인하고, 플레이어들이 안전하게 게임을 즐길 수 있도록 돕는 중요한 역할을 합니다. 슬롯게임사이트 검증은 다음과 같은 이유로
「n日間移動平均」＋「±2σ境界線」をExcelでプロットしてお手軽にKPIの異常値をチェックする（厳密ではないけど） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
僕の得意分野は計量時系列分析(Econometric time series analysis)なんですが、実際にソーシャルwebサービス企業でデータ分析に取り組む上ではそんなに細かいことやる必要はない、というかそこまで正確な分析をする前に実務上色々やるべきことがある、ということは結構多いです。 実際のところ、本当は異常値検出・外れ値検出みたいな手法でゴリゴリやりたい（例えばyokkunsさんが提供なさっているRの{ChangeAnomalyDetection}パッケージとか、はたまた{tsDyn}パッケージでも実装されているようなSETARとか、もしくは{MSwM}パッケージでやれるマルコフ状態転換モデルとか）んですが、Rを使ってもらうだけでも一苦労という現場ではそうも言ってられないという実態もあります。 ということで、もう何もかも面倒なのでお手軽に「KPIの上がり下がりを見て『これ凄く
Excelでピボットテーブルの作り方
【重要ポイント1】集計したいデータはお作法を守っているか ピボットテーブルは、Excelで大量のデータを扱うためのデータベース機能の1つです。 ですので、 ピボットテーブルで集計するデータは、「データベース作成のお作法」にのっとって、1行1件として入力されていなければならない というのが大前提です。 この大前提が守られていないと、ピボットテーブルがうまく動作しませんので、これがいまいちピンとこない方は、初めに「データベースとは？Excelデータベース作成のお作法」をご覧ください。 【重要ポイント2】集計したいデータはテーブル化が大吉 ピボットテーブルで集計するデータは、テーブル化しておくのがおすすめ！ テーブルとは テーブルに変換してExcelデータベースを超便利に！ ピボットテーブルで集計したいデータが、「テーブル」になっているかどうかを確認するには、集計したいデータのうち、どれでもいい
ピボットテーブルの使い方
ピボットテーブルとはリストの形式で用意された数多くのデータを、指定した項目を使って分類し集計するする機能です。ここでは Excel におけるピボットテーブルの使い方について解説します。
ピボットテーブルの作成（ウィザードを使った作成方法を解説）
ピボットテーブルは、1つのデータをいろいろな視点から統計をとったり、分析したりする場合に使います。 ピボットテーブルを作成する場合の注意点です。 データに項目名が必要です。項目名に空白があるとエラーがでます。 ピボットはあんがいメモリーを必要とします。 集計キーが多すぎるとエラーが出る場合があります。 空白セルや空白列があると、（空白）という項目ができます。 数値など、統一された書式を使っていないと集計ができない場合があります。 参考既存の表をテーブルに変換しようとしても、うまく行かない場合もあります。Accessやシステムからエクスポートしたデータなら、ピボットテーブルを作成できますが、Excelで管理していたというデータはピボットテーブルにできない場合が多いです。データのクレンジングから行わないばいけないケースがほとんどです。 以下の記事では、ピボットテーブルに変換する場合の注意点を図
Mr.Big〜小技集・ピボットテーブルの基本〜
Excel の機能の中で最も優れているものだと言われているのが「ピボットテーブル」です。これは要するに分析ツールなわけですが、非常に高性能で強力です。しかも専用のウィザードが用意されているので操作は簡単です。 蓄えたデータをあとからピボットテーブルで分析する手順を知っておくと、データの分析やアンケートの集計などに役立ちます。 以下で、ウィザードを使ってピボットテーブルを作る方法を説明します。Excel 97 と比べて Excel 2000 では機能が強化され、ウィザードも変更されています。このページでは Excel 2000 を使った方法を紹介しますが、Excel 97 でもほぼ同様の操作で実現します。 説明のために、今、下のような表があるとします。 このままではデータの持つ意味を読みとることが難しく、役に立ちません。これをピボットテーブルを使って、次のような表にしてみましょう。 この表で
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
Amazon.co.jp: Excelでわかるディープラーニング超入門: 涌井良幸, 涌井貞美: 本
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_excel.html
偏差値でポートフォリオを描く