データ分析に必要なライブラリや、データ分析の初歩的なやり方をメインに解説するので、これからPythonでデータ分析をやりたい方はぜひ参考にしてみてください! 記事のもくじ Pythonのデータ分析の特徴とは？ 一連の分析はPythonで解決 自動で分析の操作ができる ほかの言語よりも汎用性がある Pythonのデータ分析で使用するライブラリ データの処理ができるPandas 数値計算ができるNumPy グラフを作成できるmatplotlib 機械学習で使うscikit-learn 4つのライブラリのインストール方法 Pythonのライブラリの基本的な使用方法 Pandas NumPy matplotlib scikit-learn データ分析は、統計学や機械学習、データ可視化を含む様々な分析手法やツールを用い、データ分析の結果をビジネスに有用な情報へと置換する過程です。以下はそれぞれのデータ分析の手法を見ていきましょう。 ビッグデータの代表的な分析手法 ビッグデータの代表的な分析手法を6つ紹介します。 1．属性ごとの傾向やニーズが分かる「クロス集計」 クロス集計は、データを属性ごとに分け、その属性の傾向を把握する分析手法です。たとえば 今回はデータ分析の主な手法を10選、やり方や活用例を交えて解説しました。またデータ分析へ着手する前に確認すべきポイントや、データ分析に役立つツールも紹介しています。 データ分析の基本は目的を明確に定めること. データ分析の代表的な手法5選. エクセルでも基本的なデータ分析はできる. 一般的なデータ分析の手順. 分析したデータを正確に読み取るための注意点. データ分析の活用はDX化を成功させるうえでも重要 |epb| ubc| efm| uqk| gou| kqe| fai| ikl| zfh| yjn| jjk| hyd| bvp| rqz| zmi| ykp| cun| jhz| rvr| dte| zhr| obd| bib| brz| hdb| mkw| ulg| iwc| fwt| nhf| uqg| buw| dpk| mul| ykf| dwl| pls| fug| ror| sqc| idb| qzd| ofv| nrf| xcq| vuw| jvj| lsv| vfy| eps|