データに触れながら学ぶ統計学 ノーコードツール「exploratory」で身につくデータサイエンスの手法

無料で使える本格分析ツールを使うから「理論」と「実践」が最短でつながる！一生モノの分析スキルを一気に習得。

目次 : なぜ統計学を学ぶのか/ Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙとは/ 記述統計とデータ型/ ばらつきの可視化と指標/ 科学的思考/ 確率論/ 推測統計と信頼区間/ 仮説検定/ ２つの平均の検定―ｔ検定/ 複数の平均の検定―ＡＮＯＶＡ検定/ 割合の検定―カイ２乗検定/ 相関分析/ 多変量分析―線形回帰/ 多変量分析―ロジスティック回帰/ 機械学習モデルと予測―決定木、ランダムフォレスト

【著者紹介】
西田勘一郎 : Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ，Ｉｎｃ．ＣＥＯ。２０００年にアメリカ、シリコンバレーに移住。オラクル本社にて開発ディレクターとしてデータサイエンス関連のプロダクト開発を担当したほか、顧客のデータ分析プロジェクトを支援するコンサルティングや教育活動も担当。２０１６年に独立し、「データサイエンスの民主化」というミッションのもと、誰もが簡単にデータの分析や可視化ができるＵＩツールを開発するため、Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ，Ｉｎｃ．をシリコンバレーにて創業。また、トレーニングやセミナーを通した普及活動も行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）