現在、当サイトはリニューアル作業中です。お気づきの点がありましたらご連絡いただけると幸いです。 ご意見、ご感想、コラムやブログのネタのリクエストなどはゲストブックへお気軽にお寄せ下さい。 公開したくない場合は、管理者宛メールフォームにお寄せください。
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その科研費・運営費の提出領収証なんて「検収者2名のサイン」(notハンコ)と「担当教授のサイン」(notハンコ)合計3名のサインが必要なんですよ。ボールペン1本買うだけでも「買いに行った人、買いに行くことを許可した人、それらを傍観… https://t.co/nHrKoh4VLP
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい!」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
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