レッスン📃データを活用してできる統計分析

このレッスンを受講するには

このレッスンでは、高度なデータ分析とPythonの活用を通じて、データ・ドリブンマーケティングを次のレベルへ引き上げます。
複雑な統計分析手法を学び、Pythonでデータを扱い、BIツールで可視化する実践スキルを習得。
これにより、データからマーケティングに役立つ具体的な予測や洞察を生み出す力を養います。

全27パート順番に学習をすすめてください。

1

高度な分析

2

高度な分析（続き①）

3

高度な分析（続き②）

4

高度な分析（続き③）

5

Pythonとは

6

実行環境を整えよう

7

変数とは

8

データ型とは

9

リスト型とは

10

タプルとは

11

辞書とは

12

集合とは

13

演算子とは

14

条件分岐とは

15

繰り返しとは

16

文字列とは

17

例外処理とは

18

内包表記とは

19

関数とは

20

モジュール・パッケージ・ライブラリ

21

実践編：モデルを作成し可視化しよう

22

実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き①）

23

実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き②）

24

実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き③）

25

実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き④）

26

実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き⑤）

27

Looker Studioで不動産予測を可視化

このレッスンについて

このレッスンでは、データ・ドリブンマーケティングを次のレベルに進めるための、高度なデータ分析と実践的なPython活用に焦点を当てています。
 
具体的には、以下の3つの柱で構成されています。
 
高度な統計分析手法の習得:
大量のデータから隠れたパターンを発見し、マーケティング施策の設計や将来の確率予測に応用できる多変量解析、ロジスティック回帰分析、アソシエーション分析、クラスター分析、決定木分析といった発展的な統計分析手法を学びます。
これにより、顧客セグメントの特定や商品併売の予測など、より複雑なビジネス課題へのアプローチが可能になります。
 
データ分析のためのPython基礎の習得:
データサイエンスで広く利用されるプログラミング言語「Python」の基礎を学びます。
変数の扱い方、データの型、リストや辞書といったデータ構造、そして条件分岐や繰り返し処理といった基本的な構文から、関数やモジュール・ライブラリの活用方法まで、データ分析に必要なPythonのスキルを段階的に習得します。
これにより、自分でデータを操作・処理する基盤を築きます。
 
PythonとBIツール（Looker Studio）を使った実践的なデータ分析:
学んだPythonの知識と統計分析手法を組み合わせ、実際の不動産データを活用した機械学習モデルの構築から、その結果をLooker Studioで可視化するまでの一連のプロセスを実践的に学びます。
APIからのデータ取得、探索的データ分析（EDA）、機械学習モデルの構築と評価、そしてビジネスに活かすためのダッシュボード作成までを体験することで、データ分析の実践力を高め、予測分析や可視化の応用力を身につけます。
 
このレッスンを通じて、単なるデータの読み解きに留まらず、高度な分析手法とプログラミングスキルを習得し、マーケティング施策に直結する具体的な予測や洞察を生み出す力を養うことを目指します。

各パートについて

  1. 1高度な分析

  2. 2高度な分析（続き①）

  3. 3高度な分析（続き②）

  4. 4高度な分析（続き③）

  5. 5Pythonとは

  6. 6実行環境を整えよう

  7. 7変数とは

  8. 8データ型とは

  9. 9リスト型とは

  10. 10タプルとは

  11. 11辞書とは

  12. 12集合とは

  13. 13演算子とは

  14. 14条件分岐とは

  15. 15繰り返しとは

  16. 16文字列とは

  17. 17例外処理とは

  18. 18内包表記とは

  19. 19関数とは

  20. 20モジュール・パッケージ・ライブラリ

  21. 21実践編：モデルを作成し可視化しよう

  22. 22実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き①）

  23. 23実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き②）

  24. 24実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き③）

  25. 25実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き④）

  26. 26実践編：モデルを作成し可視化しよう（続き⑤）

  27. 27Looker Studioで不動産予測を可視化