1st Lecture データマイニングは4つのSから
円グラフと折れ線グラフの使い分けについて学びます。
- データマイニングの意義
- 円グラフ
- 折れ線グラフ
2nd Lecture 3-D棒グラフで情勢を俯瞰
棒グラフとステレオグラムの使い分けについて学びます。
- 棒グラフと各種グラフ
- ステレオグラム
3rd Lecture 重点フォロー項目はパレート図で
パレート図とヒストグラムの使い分けについて学びます。
- パレート図
- ヒストグラム
5th Lecture 2つのデータの関係を散布図でみつけよう
散布図による相関関係の洗い出しと相関係数について学びます。
- 散布図
- 相関
- 関係式
- 関係式の実践
- 相関係数と誤差
6th Lecture 情報を複数の要因データであらわし、予測や要因分析を!
重回帰分析により情報を複数のファクターの式であらわすことを学びます。
- 重回帰分析の初歩
- 重回帰式による分析
- 回帰分析による予測と要因分析
- 重回帰分析の実践
7th Lecture 注目している情報を必要な要因だけであらわすには
必要最小限の要因で、注目している情報を表現することについて学びます。
- 回帰分析のおさらい
- 最適な回帰式を求める
- 要因分析と影響度指数
9th Lecture 男性化粧品売れ行きの原動力を探れ
男性化粧品を例に、売れ行きと要因との関連を分析します。
- 男性化粧品の人気と年齢