ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita

概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

[light940]

基本的な統計学ですが手法のまとめと、実際にPythonを使ってどうやるのかをまとめてみました！

[Keisuke69]

やってることは基本的な分析なんだけどそれをPythonでの具体例がついてるのが価値高い

[braitom]

t検定、カイ二乗検定、ロジスティクス回帰分析などの代表的な分析手法をnumpy、scipyを使ってどのように行うかについて。実装方法だけでなく各手法の概要も書かれている。

[sjn]

ソースの導入あるのありがたい…。でも最近だとgoogleスプレッドシートでカチカチと済んでしまったりするので悩ましいところ。

[jaguarsan]

対立仮説採択したいあまり帰無仮説の論証グダグダな人いるけど、帰無仮説を本気で証明する気で検証しないと駄目なんだよね。

[marton]

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