私の統計検定2級合格まで軌跡。何時間学習したの?どうやって試験対策したの?
私事ではありますが、先日行われた統計検定2級の試験に挑戦し、合格することが出来ました。 ということで、今回の記事は、 統計検定2級合格までにどのぐらい勉強すればいいのかの事例を知りたい 実際に…
私事ではありますが、先日行われた統計検定2級の試験に挑戦し、合格することが出来ました。 ということで、今回の記事は、 統計検定2級合格までにどのぐらい勉強すればいいのかの事例を知りたい 実際に…
別記事「統計学初学者に統計検定2級をすすめる3つの理由」では、統計検定2級を取得するメリットを紹介しました。 統計検定2級は「大学基礎統計学の知識と問題解決力」を問う試験であり、大学基礎統計学とは、大学1・…
別記事 「あなたはいくつ知っている?統計学の関連資格12種」では、統計学に関する資格を紹介しました。 では、これから統計学を学び始めようと考えている人にとって、どの資格取得を目指すのがいいと言えるのでしょう…
データサイエンスの分野に興味があり、統計学を独学またはオンライン講座で学習をはじめた人の中には、 自学習のモチベーション維持したい 理解度を定量的に確かめたい 学習の成果を残したい、履歴書に書きたい &nb…
国内の統計データを調べる際は、政府統計の総合窓口のサイトである「e-Stat」を利用する方も多いかと思いますが、この「e-Stat」に掲載されるデータをベースに、データサイエンス教育向けに作られたデータセッ…
別記事「これさえあれば誰でも将来予想が出来るようになる?時系列予測ライブラリPropfet」で、Facebook社が提供する「Prophet」という時系列予測のライブラリを使うことで、だれでも簡単に時系列予…
別記事「重回帰分析で発生する多重共線性に対処してみた」の中で、重回帰分析を用いてスーパードライの出荷数量の予測を行いました。 予測を行う過程では、説明変数の選択、コレログラムを用いた自己相関性の確認、多重共…
別記事「重回帰分析で将来のビール出荷量を予測してみた」では、重回帰分析を用いてスーパードライの将来の出荷量を予測する方法について紹介していきました。 そして、1年前の出荷数量のデータを用いることで、将来のス…
別記事「重回帰分析で求められるビールの出荷量の予測精度は?」では、過去の複数の説明変数を用いた重回帰分析で、ビールの出荷量を求めました。 そして、おおよそ±12%の誤差範囲で、ビールの出荷数量を予想できる結…
別記事「気温が上がるとビールの出荷量は増えるのか?」では、気温が1℃高くなると、何本ビールの出荷量が増えるか?をという推測を、過去のデータを用いた単回帰分析で求めました。 そして、平均気温とビールの出荷量の…
2017年7月27日に日刊工業新聞に掲載された記事によると「夏場の平均気温が1℃あがるごとに、ビールの販売数量は1日80万本(大瓶換算)増える」とあります。 確かに、夏の暑い日に飲むビールには格別な旨さがあ…
別記事「過去最低の出生数は偶然なのか?」で、婚姻数と出生数についての回帰分析を行い、その結果についてご紹介しました。 記事の中で、回帰分析のサマリを掲載しましたが、みなさんはどの程度そのサマリを読めますか?…
労働厚生省の発表によると、2019年の出生数は86.5万人と、過去最低の数を更新しました。この86.5万人という数字は、厚生労働省の国立社会保障・人口問題研究所が2017年に発表した「2021年に出生数は9…
別記事「統計学的に「令和婚」はあったのか?」で、令和婚があったことを紹介し、また、2019年の婚姻数は2018年よりわずかに増えていることを紹介しました。 それでは、出生数はどのように変化しているのでしょう…
2019年5月1日より、日本の年号は「平成」から「令和」に変わりました。ちまたでは「令和婚」や「令和ベイビー」なんて単語も耳にすることがありましたが、実際はどうだったのでしょうか? 今回の記事…
みなさんは日常生活や日常業務の中で、定常的に発生している作業はありませんか? 今回の記事では、 Pythonを用いた業務自動化に興味がある ルーティン化しているWeb操作から解き放たれたいと考えている とい…
今回の記事では、 Pythonでできることの応用例を聞いてみたい Pythonのウェブスクレイピングや自然言語処理の実例を聞いてみたい という人に向けて、Pythonに自分好みの日本酒を見つけてもらうための…
私はデジタルトランスフォーメーション(DX)時代に求められるマインドセットの中で、デジタルトランスフォーメーション(DX)が進むこれからの世界では、デジタルに関する事柄を横断的に理解できる「理系と文系のハイブリッド人材」…
ある会社の新卒採用の応募に1,000人の応募者が集まりました。 この1,000人を「男性と女性に分類すること」や「TOEIC 600点以上のスコア保持者かどうかを分類すること」は、容易な作業と言えます。 そ…
AI/深層学習の活用領域には「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」などがあります。 「自然言語処理」とは、わたしたちが普段使用している自然言語をコンピューターに処理させるため一連の技術を指しますが、その中に「形態素解析…
データサイエンティスト・データエンジニアに求められるスキルのひとつに「データクレンジング」または「前処理」と呼ばれるデータの整形・加工スキルがあります。 今回の記事では、 エクセルの文字列置換…