明日から乱用できるデータ分析

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明日から乱用できるデータ分析

大手企業データ分析マン。Python 初学者むけコンテンツを発信します 毎週金曜&たまに水曜更新

Pythonで統計的仮説検定（t検定）を実装

統計的仮説検定とは統計的仮説検定は、ある母集団に対する仮説を立て、その仮説が正しいかどうかを確かめるための方法です。具体的には、標本データを用いて、母集団に関する仮説を立て、その仮説が正しいかどうかを確率的に判断します。 統計的仮説検定は以下ステップで実行します。 仮説の設定：検定する仮説（帰無仮説）と、その反対の仮説（対立仮説）を設定します。帰無仮説は、通常、母集団に差はない、または効果はないという仮説です。一方、対立仮説は、母集団に差がある、または効果があるという仮説

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    • Python pandasを使ったデータフレームの結合

      PythonのPandasを使ってデータフレーム同士を結合する方法についてご説明します。 1.横に結合する場合 データを準備 import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) こちらのデータフレ

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      • Pythonで最小二乗法を使って線形回帰を行い、回帰係数、決定係数、p値を求める方法

        1.はじめにみなさんこんにちは今日はデータ分析の基本の最小二乗法をpythonで実装する方法を学習していきましょう 2.前提となる基礎知識最小二乗法とは、観測されたデータをもとに、最もデータにフィットする直線を求める方法のことです。 わかりやすいとして、気温とビールの売上の関係を考えてみましょう。 あるビール会社が、気温が高いほどビールの売り上げが伸びるかどうかを調べるために、店舗ごとに売り上げと気温のデータを集めました。 このデータをもとに、気温が高いほどビールの売り上

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        • 【コピペで使える】Pythonで散布図

          この記事を読むと出来るになること データ分析頻出の散布図をseabornで出力出来る様になる 散布図の使い分けやヒストグラムとの組み合わせが出来る みなさんこんにちは。 今日はデータ分析最頻出と言ってもいい散布図について今日は学んでいきます。分析を進める上で散布図を自由に使えることは非常に重要ですのでマスターしていきましょう ライブラリのインポートとデータの読み込み ＃ライブラリのインポートimport pandas as pdimport matplotlib.p

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          【コピペで使えます】データ分析初手の初手【Python】

          この記事を読むとできるようになることpandasを使ってデータを読み込むことができるようになる ヒストグラムと箱髭図でデータの分布を確認できるようになる 基本的な統計量をコード一発で計算出来るようになる それをエクセルファイルに出力する みなさんこんにちは。 昨今機械学習やAIの分野で注目されているPythonですが実はデータの分析、加工、可視化…etc　にとても便利なプログラミング言語です。 エクセルファイルやcsvで保存されているデータを分析する事って結構あります

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          【コピペで使えます】データ分析初手の初手【Python】

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