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データ解析
データ解析の記事の一覧です。分析の進め方（CRISP-DM・EDA）から、RFM分析・ABC分析などのビジネスの分析手法、評価指標、Kaggleなどのコンペの取り組み方まで解説しています。
データサイエンティストがなくなる？ブームは終わり！？将来性を見ていこう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが今後なくなるのか・将来性はあるのかについて徹底的にまとめていきます！なくなることはないけど2極化するかもしれないよ！というのが僕の意見です。どんな2極化の可能性が・・
データサイエンティストが独立してフリーランスになる方法！
当サイト【スタビジ】の本記事では、独立してフリーランスのデータサイエンティストとして案件に携わっている僕が様々な観点から実際にフリーランスになって感じたことやメリット・デメリットについてまとめていきます
新卒でデータサイエンティストとして就職するためには
当サイト【スタビジ】の本記事では、新卒でデータサイエンティストとして就職するための情報を簡単にまとめていきます。データサイエンティストにはどのようなタイプがあるのか理解してあなたの強みと目指す姿を明確にしておきましょう！いくつか新卒データサイエンティストを募集している就職先も紹介していきますよ！
データサイエンティストとデータアナリストの違いとは？
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストとデータアナリストの違いについて徹底的に考察していきます。明確な違いは定義されておらず会社や業界が変われば必要な職能も変わってきますが、スキルセットや業務内容にどんな違いがあるのか見ていきましょう！
データサイエンティストに必要な数学の知識・レベルを徹底解説！
当サイト【スタビジ】本記事では、データサイエンティストに必要な数学の知識・レベル、そしてそれらの数学の勉強法について徹底的に解説していきます！データサイエンティストには確かにある程度の数学知識は必要ですが、真っ向から勉強しようとすると挫折する可能性大！効率的に勉強をしていきましょう！
【徹底比較】データサイエンティストになるための学習ができるスクール9選！
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストへの学習ができるスクールを紹介していきます。スクールに通ったからと言ってデータサイエンティストになれるわけではありませんが、データサイエンティストへの基本を着実に固めることは可能です…
【Kaggleから副業も？】データサイエンティストが副業をするべき理由と探す方法！
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが副業をするべき理由と副業を探す方法について解説していきたいと思います！僕自身データサイエンティストとしての副業を経験し非常に視野が広がったのでぜひ多くの人に副業を経験してほしいと思…
機械学習実装・導入「Deployment（デプロイ）」に関しての注意点をまとめておく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習実装「Deployment」における注意点についてまとめていきます。基礎分析の後、機械学習モデルを構築しても最終的に実装まで出来ないと意味がありません。必ず最終フェーズのデプロイについて理解しておきましょう！
探索的データ分析（EDA）の手順と方法について実データ×Pythonで理解しよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、データ分析において非常に重要な探索的データ分析（EDA）のステップと方法について解説していきます！地味に思えるかもしれませんが、非常に重要でEDAなしには精度の高いモデルは構築できませんし、意味のある意思決定はできません。実データを題材にPythonを使いながら手を動かしてEDAを学んでいきますよ。
機械学習の分類・予測精度における評価指標を徹底解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習を実装する上での評価指標について徹底的にまとめていきます！回帰タスクや分類タスクにおける評価指標について見ていきましょう。評価フェーズや評価における注意点についても解説していきます。
Excelを勉強したい初心者へ！独学で学ぶ勉強方法3ステップを紹介
当サイト【スタビジ】の本記事では、Excelの勉強方法について紹介していきます。グラフ作成やデータ集計など、よく利用するExcelのスキルを効率的に身に着けて、仕事に活かしていきましょう！
Google Colaboratoryのメリットと使い方！GPU環境でPython回すならこれだ！
当サイト【スタビジ】の本記事では、Googleが無償で提供する機械学習のプラットフォーム「Google Colaboratory」をメリット・デメリット・使い方について見ていきます！実際にPythonを実行していきGPUの威力を見ていきます。
不均衡データの対策方法と評価指標！SmoteをPythonで実装して検証していく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、実データによくありがちな不均衡データの特徴とどのように分析していったら良いかについてまとめてみました！最終的にSMOTEというオーバーサンプリング手法を使ってPythonで解析していきます！
【初心者向けKaggle入門】Kaggleの勉強法とサブミットの前準備！
当サイト【スタビジ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう！
7選！マーケティングでよく使われるデータ分析手法の種類を解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、マーケティングで使うデータ分析手法の種類と勉強にオススメな書籍やサービスを紹介していきます！データ分析をマーケティングに活かすことでより世の中がデータドリブンになることを夢見ています！ぜひ参考にしてマーケティング・ビジネスに活かしていってくださいね！
手書き文字のMnistデータセットをPythonで分類して使い方を理解していこう！
当サイト【スタビジ】本記事では、Mnistという手書き文字のデータセットをPythonで分類してどのように扱っていけばよいか見ていきます。Mnistはディープラーニングとはじめとした手法の分類精度を比較するのによく使われるんです。
【実践】Pythonで株価取得～分析・予測まで実践してみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンスの実践として株価データを使った分析を解説していきます！実データをもとに学習・予測モデルを作る手法をマスターしていきましょう！
【入門者向け】SE（システムエンジニア）になるための勉強方法！7つのステップ！
当サイト【スタビジ】の本記事では、SE(システムエンジニア)になるために求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます！入門者でも、SEになるために独学で出来ること、何から学べばいいのかを見ていきましょう！
SE・データエンジニアが向いていない/つまらないと思うなら事業会社に転職するべき！
当サイト【スタビジ】の本記事では、外部ベンダーのSEの方に向けて、事業会社に転職したらめちゃくちゃ活躍の場があるしめっちゃ面白いから、もし向いていないと少しでも感じるなら行動しよう！というお話をお届けします。SEの方にとっても会社にとっても日本にとってもそうすべきだと信じています！
【初心者向け】統計学の手法をビジネスに活かす方法と注意点
当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学の手法をビジネスに活かす方法と注意点についてまとめていきます。非常に範囲の広い統計学ですが、ビジネスシーンで頻出の手法はそんなに多くはないです。まずは必要最低限の部分をおさえておきましょう！