予測モデルを使ったデータ分析
データ分析実務スキル検定PM級を受験するにあたって、問題集や過去問だけでなくワードを覚えていくために一問一答を作りながら公式テキストを勉強すれば一石二鳥！と思い立ち上げました。
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予測モデルの使い方
アイスクリーム屋の例：売上=0.5×気温＋5 のようなモデルのこと
回帰モデル
データ分析における「予測」とは何か
日常会話の「予測」は未来予測を意味することがほとんどだが、予測モデルにおける「予測」は～を意味する
未知のデータを推定すること
予測モデルの基本的な作成手順
アイスの売上予測では売上と気温を基本的に対象とするが「売上」は予測したい変数であるため～とよぶ
目的変数
アイスの売上予測では売上と気温を基本的に対象とするが「気温」は予測したい変数の説明用であるため～とよぶ
説明変数
予測モデルを用いて導いた目的変数の値のこと
予測値
目的変数の実際の値のこと
実測値
予測値と実測値の差のこと
残差
モデリング：モデル（式）を立てるためのプロセスを～という
学習のプロセス
モデリング：学習されたデータの性能を確認することを～という
評価のプロセス
モデルの性能はさまざまな～によって確認される
精度評価指標
モデル作成後は小規模な～を行う。
テスト
| 第1章 | CBASへようこそ |
| 第2章 | ビジネス課題とKPIツリー |
| 第3章 | データ分析の活用とプロジェクト |
| 第4章 | データの準備 |
| 第5章 | リサーチとレポーティング |
| 第6章 | 予測モデルを使ったデータ分析 |
| 第7章 | データ可視化の基本 |
| 第8章 | 統計学の基本 |
| 第9章 | 統計手法の基本 |
| 第10章(未) | 機械学習の基本 |
| 第11章(未) | Excelでできるデータ分析 |
| 第12章 | SQLの基本 |
| 第13章(未) | Pythonの基本 |
| 第14章(未) | Rの基本 |
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