Tag: Rプログラミング

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/assist-public-sector-decision-makers-through-policy-analysis 今回は、Courseraで提供されている「公共部門の意思決定者を支援するための政策分析」コースについて詳しくレビューしたいと思います。このコースは、公共セクターにおけるデータ分析スキルの向上を目指しており、政策形成プロセスの全段階を通じて政策分析を行う方法を学ぶことができます。 ### コース概要 このコースでは、効率性、有効性、公平性という公共セクターの基本原則に関連するデータ分析技術の応用を学びます。実際のケーススタディやデータセットを使用して、政策やプログラムの分析に一般的に使用される分析スキルを習得します。具体的には、政策オプション分析、マイクロシミュレーションモデリング、研究設計などの技術を扱います。 ### シラバス紹介 – **第1週 | 政策フレームワークと政策分析の種類** では、データ分析の重要な役割を理解し、様々な政策フレームワークや分析手法を学びます。 – **第2週 | 将来の政策分析: 何をすべきか？—パート1** では、適切な政策オプションを選ぶための分析スキルを磨きます。 – **第3週 | 将来の政策分析: 何をすべきか？—パート2** では、マイクロシミュレーションモデリングについて深く学びます。 – **第4週 | プログラム/政策評価:…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models 今回は、Courseraの「データサイエンスのための高度な線形モデル 1：最小二乗法」というコースについてレビューを行います。このコースは、線形代数と数学の観点から最小二乗法について詳しく学ぶことができます。 ### コースの概要 コースを始める前に、以下の知識が必要です。・線形代数と多変量微積分の基本的な理解 ・統計学と回帰モデルの基本的な理解 ・証明に基づく数学に対する少しの親しみ ・Rプログラミング言語の基本的な知識 ### シラバスのハイライト 1. **バックグラウンド**：基本的な行列代数の結果をカバーします。データからの要約統計量を作成するための行列の基本的な使用法についても学びます。 2. **一次および二次パラメータ回帰**：原点を通る回帰と線形回帰の基本を学びます。これは多変量回帰を構築するのに最適なケースです。 3. **線形回帰**：未交差線形関係を調査するための標準技法である線形回帰を深く掘り下げます。 4. **一般最小二乗法**：任意のフルランク設計行列をベクトルの結果にフィットさせる方法を考察します。 5. **最小二乗法の例**：一般的な線形モデルの例を通じて、既に使用している技法との関連付けを行います。 6. **基底と残差**：信号を基底展開に分解する非常に有用な線形モデルについて説明します。 ### おすすめ理由 このコースは、データサイエンスや統計学の基礎を持っている人にとって、最小二乗法や線形モデルの理解を深めるのに最適な選択です。さらに、Rプログラミングに親しんでいると、実践的な課題に取り組むのも容易です。 このコースを通じて、幅広い線形回帰の技法を学べるだけでなく、理論的な背景も充実しており、理論と実践を結びつけることができます。 ###…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2 はじめに データサイエンスの分野での知識を深めたい方に、特にお勧めしたいのがCourseraのコース『データサイエンスのための高度な線形モデル 2: 統計線形モデル』です。このコースは、線形代数と数学的視点からの最小二乗法の導入を提供し、参加者が高度な統計線形モデルを理解するための基盤を築くことを目的としています。 コース概要 このコースの受講にあたっては、いくつかの前提条件があります。受講者は、線形代数と多変量微積分の基本的な理解、統計学や回帰モデルに関する基本的な理解、証明基盤の数学に対する最低限の親しみ、またRプログラミング言語の基本的な知識を持っている必要があります。 シラバスの紹介 期待値の紹介 最初のモジュールでは、コースの基本と前提条件について説明します。そして、多変量ベクトルの期待値の基本を学び、通常の最小二乗推定量のモーメント特性についてもカバーします。 多変量正規分布 次のモジュールでは、独立同分布の正規分布から多変量正規分布および特異正規分布を構築します。 分布の結果 このモジュールでは、多変量回帰に見られる基本的な分布の結果を構築します。学んだ内容が統計分析にどのように役立つかを実感することができるでしょう。 残差 最後のモジュールでは、残差について再考し、それらの分布の結果についても検討します。モデルを再フィッティングすることなくPRESS残差を計算する方法も説明します。 なぜこのコースをおすすめするのか このコースは、特にデータ分析や統計解析に興味がある方にとって、実用的で理論的な視点を持つ素晴らしい教材です。高度な問題を解析するための理論的基盤を構築することで、データサイエンスのスキルを高めることができます。また、コースは非常に明確に構成されており、各モジュールは段階的に自己検証の機会を提供します。 まとめ 『データサイエンスのための高度な線形モデル 2: 統計線形モデル』は、データサイエンスの領域での専門的な知識を深めたいと考える方にとって、素晴らしい選択肢です。今すぐにでも受講して、データを使った洞察力を向上させてみてはいかがでしょうか？ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applying-data-analytics-business-in-marketing 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで提供されている「マーケティングにおけるデータ分析の活用」というコースをレビューしたいと思います。このコースは、マーケティング分析のさまざまな手法を学ぶ素晴らしい機会を提供してくれます。 ### コース概要 このコースでは、因果分析、調査分析、テキスト分析（感情分析）、ネットワーク分析など、マーケティングにおける分析ツールと手法の幅広い範囲を学びます。複数のデータタイプを分析することによって、より良いマーケティングの意思決定を行うための基礎を提供することを目的としています。 ### シラバス 1. **因果分析** コースの初めでは、マーケティングにおける分析の重要性や、さまざまなデータの種類、分析適用のプロセスについて学びます。因果分析に深く踏み込み、その重要性を理解することができます。 2. **調査データの分析** 次に、調査データを使用して回帰分析を行う方法を学びます。顧客満足度を測定するための調査ツールを扱い、線形およびロジスティック回帰を実施します。実際の航空会社の顧客満足度調査を使ったデモンストレーションは特に印象的でした。 3. **テキスト分析** 感情分析やテキストの要約技術を学ぶことで、テキストデータの解析方法に熟達します。R Studioを使用する実習もあり、実践的なスキルを身につけることができます。 4. **ネットワーク分析** ソーシャルメディアデータを利用して、顧客満足度の影響を分析する手法を学びます。インフルエンサーのブランドパーソナリティ分析についても触れ、マーケティング戦略に役立つ情報が得られます。 ### おすすめポイント このコースは、マーケティングの実務に役立つ理論と実践を兼ね備えており、特にデータ分析の基礎を固めたい方に最適です。また、Rを使用した実習により、実践的なスキルも養うことができます。 データ分析を活用してより良いマーケティング戦略を実現したい方には、非常におすすめのコースです。興味がある方はぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applying-data-analytics-business-in-marketing