Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
Amazon Athena for Apache SparkでS3バケット上のデータを可視化してみた | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 Amazon Athena for Apache SparkのAthenaノートブックで、自分で用意したS3バケット上のデータを可視化してみたので、検証内容を共有します。 re:Invent2022にて発表されたAmazon Athenaの機能で、Jupyter Notebookと互換性があるAthenaノートブックをインターフェースに、Apache Sparkを使ってインタラクティブにデータの分析を行うことができるというものです。 検証で確認したかったポイント 今回は、Amazon Athena for Apache Sparkを使って以下のことをどうできるか確認してみました。 Amazon Athena for Apache SparkからS3バケット上の自分のデータにアクセスするためのIAMポリシーの設定方法 Athenaノートブックから可視
AWS での分析サービスに関する意思決定ガイド
データは、アプリケーションやユーザーによって安全にアクセスおよび分析される必要があります。データは新しく多様なソースから得られており、その量は前例のない速度で増大しています。組織はデータの価値を抽出する必要がありますが、今日における先端的なビジネスによって生成されるデータをすべて取得、保存、分析するために苦戦しています。 これらの課題に対処するには、分析とインサイトを得るためにサードパーティーデータを含むすべてのデータサイロを解消し、エンドツーエンドのガバナンスを整えた上で、組織内の全員がそれらのデータを利用できるようにする、最新のデータアーキテクチャを構築する必要があります。また、分析と機械学習 (ML) システムを接続して予測分析を可能にすることもますます重要になっています。 この意思決定ガイドは、AWS サービス上に最新のデータアーキテクチャを構築するために適切な質問をするのに役立ち
Real user monitoring - Wikipedia, the free encyclopedia
Some of this article's listed sources may not be reliable. Please help improve this article by looking for better, more reliable sources. Unreliable citations may be challenged and removed. (July 2019) (Learn how and when to remove this template message) Real user monitoring (RUM) is a passive monitoring technology that records all user interaction with a website or client interacting with a serve
日本統計学会 The Japan Statistical Society
2024年度統計関連学会連合大会 2024年9月1日（日）～5日（木）東京理科大学（神楽坂キャンパス） 第二報(2024.3.2)を掲載しました。
実証研究 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "実証研究" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年3月） 実証研究（じっしょうけんきゅう、英語：empirical research）は、直接的な観察や経験によって知識を得る方法である。 概要[編集] 経験的証拠[注 1]は、質的、量的に分析され得る。証拠の定量化や、質的にその筋を通すことで、研究者は経験的な質問に答えることができる。通常はデータと呼ばれる証拠を集め、明確に定義や回答を行う。研究計画は、分野や調査される疑問によって異なるが、多くの研究者は、社会科学や教育の研究室で研究出来ない問いかけに対し、より良い答えを
統計的因果推論 - Wikipedia
統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、英: Causal inference in statistics）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである[1]。20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。なお、「因果推論(Causal inference)」とのみ言う場合は、統計学に限らず哲学などを含めた、より広範な領域の議論を含むが、統計学、データサイエンス、経済学に関連する文脈で「因果推論」と言われる場合、しばしば「統計的因果推論」の手法に関わるものを指していることが多い。 手法[編集] 統計的因果推論のより具体的な手法としては、次のようなものが含まれる。[2] 実験計画法[編集] ランダム化比較試験（RCT：randomized controlled trial）： RCTは、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Stream Processing – Amazon Managed Service for Apache Flink Features – AWS
https://www.amazon.co.jp/dp/4890634436
Announcing BigQuery Studio | Google Cloud Blog
QuickCrossをこれからお使いになる方へ | マクロミル
Data engineering - Wikipedia)
David G. Robinson (data scientist) - Wikipedia
Making Decisions with Data & AI
Home
Amazon.co.jp: 実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック (KS情報科学専門書): 石原祥太郎, 村田秀樹: 本
https://www.amazon.co.jp/dp/478060852X
https://www.amazon.co.jp/dp/4798165948
https://www.amazon.co.jp/dp/4535557934
Amazon.co.jp: 「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法: 中室牧子, 津川友介: 本
