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データサイエンスに関して

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データサイエンスに関する知識をまとめました。
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物流の最適ルートをコンサルティングシミュレーション　～Pythonデータ分析100本ノック～

Pythonデータ分析100本ノックに取り組んでみました。
実際のデータサイエンティストの業務と比較して、どのようなことが学べるのか、どう学ぶといいのかを書いてみようと思います。

取り組んだ内容

今回は6章の「物流の最適ルートをコンサルティングする」というものです。題目の通り、用意されたデータを元に物流のコストが最小になる最適なルートを求めるというものです。

流れとしては、

データの読み込

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ビジネスで活かす、重回帰分析　〜数字で語れる人材になる〜

ビジネスで活かす、重回帰分析　〜数字で語れる人材になる〜

ビジネスの中で「来月の売り上げはいくらになりそうか？」「売り上げに貢献する要素は何か？」といった問いを投げかけられたら、あなたはどうしますか？
ここで活用できるのが、「重回帰分析」という回帰分析の手法の１つです。

これを活用すると、

などを数値の根拠とともに説明することが可能になります。

ビジネスでは、主観だけでなく数値を根拠に自分の考えを主張することで説得力のある話ができますので、ぜひご参

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データ分析を学び始めて3ヶ月でkaggleのコンペに挑戦してみた。

データ分析を学び始めて3ヶ月でkaggleのコンペに挑戦してみた。

はじめにこんにちは。最近pythonを用いたデータ分析を学んでいるだはーです。

学生時代に集団の塾講師でのアルバイトをする中で、「データをもっと活用すればもっとうまくいくんじゃね？」と思うことが増え、学んでみようと思いました。

今回はその内容を生かして、kaggleのtitnicコンペに挑戦したいと思います。

データの読み込みまずは

train_df = pd.read_csv('/kag

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1つのデータを頼りに1つのデータを予測する、線形単回帰

1つのデータを頼りに1つのデータを予測する、線形単回帰

はじめに
今回は1つの予測したいデータを1つのデータから求める回帰分析、線形単回帰を実践したいと思います。
実行環境はPython、JupyterNotebookです。

線形単回帰とは簡単にいうと、予測したい値：y（目的変数）とyを説明することができる値：x（説明変数）を設定したとき、y=ax+bの直線を求めることで、特定のyの値がxを考えることによって予測できるというものです。

例えば、店の

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