分析対象のデータを要約することはデータ分析にとって非常に重要な第一歩です。

データを要約することでデータがどのような特徴を持つのかを把握し、適切な分析手法を選択することができます。また、データの要約をデータ分析のレポートに含めることで、一連の分析の妥当性についてオーディエンスとのコミュニケーションを取るための礎になります。

データを要約する際には記述統計、データの可視化が用いられます。

記述統計とは、データの様々な特徴を 1 つの数値で記述することを指します。

可視化とは、データを図を用いて表すことで要約することで、これにより視覚的にデータの特徴を捉えることができるようになります。

統計学を勉強するにあたって一番最初に登場する記述統計学は、マーケティング分析の実務においても避けて通れない重要なステップです。

本セミナーでは、Pythonを用いて１変数・２変数のデータを記述統計および可視化によって要約し、データの特徴を的確に捉えるための思考力・解釈力を身につけることができます。

詳細

【プログラム】

講義

１変数データの要約

• 位置に関する記述統計
• 散らばりに関する記述統計
• 形状に関する記述統計

１変数の可視化

• ヒストグラム
• Boxplot
• QQプロット
• 経験累積分布関数
• 時系列プロット
• コロプレス図

２変数データの要約

• 共分散
• 相関係数

２変数データの可視化

• 散布図
• 相関係数のヒートマップ

演習

講義で紹介した方法をPythonを用いて実際にデータを要約します。