【ゼロからおさらい】統計学の基礎
コースの概要
ビジネスの場面で活用できる、統計学の基礎を身につけましょう!
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コースの評価 (全13633件 - 平均4.2040057)
「良い」評価・レビュー(4.0〜5.0)
評価:5.0
レビュー
非常に分かりやすかった。 (更新日:2024-11-13)
評価:5.0
レビュー
統計の基礎をわかりやすく学ぶことができた (更新日:2024-11-07)
評価:5.0
レビュー
データ分析の基本のきからの解説でわかりやすいです。 (更新日:2024-10-30)
評価:5.0
レビュー
普段は使わないEXCELの機能がたくさん紹介されており、とても有意義な時間でした。 (更新日:2024-09-24)
評価:5.0
レビュー
データの捉え方を例を示してわかりやすく話してくれているから。 (更新日:2024-09-24)
評価:4.5
レビュー
わかりやすいです (更新日:2024-11-13)
評価:4.5
レビュー
説明の順序、流れが良い (更新日:2024-11-14)
評価:4.0
レビュー
文系でもわかりやすかったです (更新日:2024-11-02)
評価:4.0
レビュー
気軽に統計学の要素を勉強できた。エクセルを使った説明も実践的でよかった (更新日:2024-11-01)
評価:4.0
レビュー
学んだことの無い分野だったのでとても難しい講座でしたが、わかりやすくかみ砕いて説明いただいた講座でした。本件の学習においておさえるべき箇所も明確にお伝えいただいたので、コンパクトに聴けました。過去に少しでも触れたことがある方だったら尚更わかりやすい講座なのだろうと思いました。 (更新日:2024-10-31)
「普通」の評価・レビュー(3.0〜4.0)
評価:3.5
レビュー
統計学に特化した内容であったため、伝えたい内容はわかるが理解が追い付かない部分がほとんどでした。 何度も復習をする必要があると感じました。 (更新日:2024-11-13)
評価:3.5
レビュー
まだ基礎的な話の部分だが分かり易くてよい。 (更新日:2024-10-25)
評価:3.0
レビュー
簡単すぎた (更新日:2024-10-03)
評価:3.5
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概要は理解できましたが、今担当している業務で活用できるシーンがすぐに思いつかないので、引き続き検討します。 (更新日:2024-09-21)
評価:3.5
レビュー
説明が退屈でした。 (更新日:2024-08-21)
評価:3.5
レビュー
自分には難し過ぎました。 (更新日:2024-08-11)
評価:3.5
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元々統計学に少し興味があったため。 (更新日:2024-08-01)
評価:3.5
レビュー
前半は丁寧でしたが、後半にかけて説明が省略されていると感じました。 例えばスポーツドリンクの際の棄却域の取り方がわかりませんでした。 後のチョコレート工場の際に説明されてましたが、適宜の説明をいただきたかったです。 (更新日:2024-07-20)
評価:3.0
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画面表示がぼやけて見ることができなかった (更新日:2024-07-20)
評価:3.5
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仮説検定の具体例の説明で、統計検定量tは説明があったが、P値については口頭での説明だけだった気がする。その割にはP値が重要だとの説明。 (更新日:2024-07-15)
「まずまず」の評価・レビュー(0.0〜3.0)
評価:1.0
レビュー
ぶちぶち切れてストレスがすごく内容が入ってこない。場面が黒く資料が映らない場面もあった。内容以前の問題。 (更新日:2024-09-18)
評価:1.0
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初級ってこともあり、期待していたないよってはなかった。申し訳ございません。 (更新日:2024-09-13)
評価:1.0
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Excel演習「チョコレート工場」について クレームは「軽いものと重たいものがバラバラだ」であって「本当に100gなのか」ではない。サンプル数値を見れば、検証するまでもなく、軽いものと重たいものがバラバラであることは明らかだ。 然るに、事例として取り上げられている検証は、「母集団の平均が100gであるか否か」であって、「バラバラか否か」ではない。統計知識の学習としては有用かも知れぬが、現実の課題に対する統計学を通じた対処法という趣旨からすると不適切ではないか。このクレームに対する的確な対処は、 ①重さ100gと記載されている趣旨の正確な理解 イ)全ての個体が100gである、ロ)個体にはバラツキあるがその平均が100gである、ハ)各個体は概ね100gでありその誤差は一定の範囲にある、の何れなのか。現実がイ)でないことは明らか、検定はロ)を前提にしているが、当該クレームは、ハ)の理解を前提にバラツキが酷いのではないかという指摘と受け取ることが自然だ。 ②バラツキの限度の設定 重さ100gの記載だけでは限度が不明だが、仮にこれを個々に上下10%以内、或いは15%以内と置いても、僅か20個のサンプルにこれを超過するものが含まれていて、限度超過が明らかだ。しかし、例えば「平均5%以内」と考えれば、検定の価値がある。サンプル20個のうち2、4、5、9、10、11、12及び15の8個が5%超、これが偶然なのかそうでないのかを統計的に調べられる。 ③帰無仮説と対立仮説の設定 帰無仮説:平均のバラツキ5%未満 対立仮説:平均のバラツキ5%以上 このように考えるべきではないか。 (更新日:2023-12-07)
評価:1.0
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話が回りくどい (更新日:2023-06-19)
評価:1.0
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統計手法の分類に毛が生えたもの (更新日:2023-06-19)
評価:2.0
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高校の数学(90年代は確率統計、21世紀は数学C→数Ⅲ)より相当簡単でこの講座を受講している人は大卒以上だと思うので、少なくとも文系理系に関係なく大学の教養課程の知識を前提とした内容にしてほしいのと、理論をごまかしたような暗記教科のような内容で期待外れだった。 前半では、最尤推定量の考え方やポワソン分布の確率計算のためのマクローリン展開などの結び付けなどを期待したが、何も説明がなかった。後半の標本統計の評価においても、母集団の平均値が既知と未知の違い(実際は後者がほとんど)、標本分散と不偏分散の違い、自由度の説明もなかった。計算例もエクセル関数を使わない計算方法も案内してほしかった。実務で他人のエクセルが不偏分散を使ったのか、自由度が正しいか、エクセル関数では確認しにくいことが実務上の困るところなので、本質を理解させるような内容にしてほしかった。 (更新日:2024-10-05)
評価:2.5
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基礎だから難しい話もないんだけど、全体的にAIが要約してくれた感じで、いまいち例がわかりにくい。すとんと落ちるような感じがない。靄る。 (更新日:2024-08-17)
評価:2.5
レビュー
説明の中で専門用語も多く、少しわかりにくいところもあった (更新日:2024-07-18)
評価:2.0
レビュー
知識がゼロだと結構難しいです。 (更新日:2024-03-07)
評価:2.5
レビュー
わかりやすいのですが内容がかなり簡単で深いところまでの解説がないのが残念です (更新日:2023-08-24)
講師:Yosuke Katada
データサイエンス
2005年に一橋大学商学部を卒業後、マース・ジャパン、株式会社KPMG FAS、ヘルスケアサービスのスタートアップ等を経て、2013年7月より米国サンフランシスコ大学のデータ分析学修士コースへ留学。帰国後2014年8月より監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタントとして財務シミュレーションモデル作成や監査チーム向けのリスク分析・可視化を担当。
その後、白ヤギコーポレーションに入社し、統計モデリングや機械学習を用いたレコメンデーションアルゴリズムの開発やコンサルティング、データサイエンスの企業研修、データサイエンススクールの企画・運営を行う。
2017年2月にデータサイエンティスト育成を中心事業とする株式会社データミックスを立ち上げた。
学歴
University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
一橋大学商学部卒業(統計学・データサイエンス専攻)
メディア実績
●日経ビッグデータWeb版パートナーレポート「成功するアナリティクス案件の選択とは
●SELECK 「数値からユーザー行動を読み解く!データ可視化のカギは、TableauとRの使い分け」
●SELECK 「ビッグデータ分析を競い合え!世界中のデータサイ エンティストが集う「Kaggle」とは
セミナー・トレーニンング
●日経ビッグデータカンファレンス「世界最大級分析モデルコンペ Kaggleの最新動向」
●デブサミ2016 「人間と機械学習のはざま: どこまで機械に任せるのか」
●マーケティングテクノロジーフェア2017「マーケティングカレッジ」
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