5/29 データ分析の流れ

1課題　ゴール　仮説の設定
2データ収集
3データの確認と理解
4データクリーニングと前処理
5データの分析

1達成すべきゴール
データありきではなく目的があってから必要なデータが集められる
明確なゴールが必要

2課題に必要なデータを集める

3よく確認しデータに馴染むことで分析できるようになる

4不正確や欠損などそれらをきれいにクリーニングする

5
1から4を通して分析手法に適合するようにデータを変形させる

1番時間がかかるのが5
習得するのに時間がかかるのもデータ分析である

pythonの技術的な操作
単回帰分析や重回帰分析など統計学の知識
それぞれ必要で時間が掛かる

それでも1番大事なものは
課題　ゴール　仮説の設定であることを忘れずに