データに触れながら学ぶ統計学―R言語のUIツール「Exploratory」で身につくデータサイエンスの手法

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データに触れながら学ぶ統計学―R言語のUIツール「Exploratory」で身につくデータサイエンスの手法

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  • サイズ A5判/ページ数 392p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784295021636
  • NDC分類 417
  • Cコード C3055

出版社内容情報




【目次】

内容説明

無料で使える本格分析ツールを使うから「理論」と「実践」が最短でつながる!一生モノの分析スキルを一気に習得。

目次

なぜ統計学を学ぶのか
Exploratoryとは
記述統計とデータ型
ばらつきの可視化と指標
科学的思考
確率論
推測統計と信頼区間
仮説検定
2つの平均の検定―t検定
複数の平均の検定―ANOVA検定
割合の検定―カイ2乗検定
相関分析
多変量分析―線形回帰
多変量分析―ロジスティック回帰
機械学習モデルと予測―決定木、ランダムフォレスト

著者等紹介

西田勘一郎[ニシダカンイチロウ]
Exploratory,Inc.CEO。2000年にアメリカ、シリコンバレーに移住。オラクル本社にて開発ディレクターとしてデータサイエンス関連のプロダクト開発を担当したほか、顧客のデータ分析プロジェクトを支援するコンサルティングや教育活動も担当。2016年に独立し、「データサイエンスの民主化」というミッションのもと、誰もが簡単にデータの分析や可視化ができるUIツールを開発するため、Exploratory,Inc.をシリコンバレーにて創業。また、トレーニングやセミナーを通した普及活動も行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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Go Extreme

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データサイエンス 統計的思考 R言語 Exploratory UIツール データラングリング インポート クリーニング 可視化 探索的データ分析 記述統計 推測統計 平均 中央値 標準偏差 分散 分布 ヒストグラム 散布図 箱ひげ図 相関関係 因果関係 回帰分析 重回帰分析 仮説検定 P値 有意水準 信頼区間 標本抽出 母集団 バイアス 外れ値 欠損値 データの加工 フィルタ 集計 ピボット 予測 時系列分析 ダッシュボード ロジスティック回帰 決定木 ランダムフォレスト 共線性 統計的モデリング2026/02/02

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