機械学習⑥データの前処理／データサイエンス入門
このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。 スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
53人の振り返り
inyourmind
建設・土木 関連職
講師の方の「C」の発音がよくて驚きました(笑)
shin130
その他
根拠を述べる資料として、データを提示する場合が良くあります。
わかりやすくデータを可視化することで、情報の伝達が良くなり仕事を進めるうえで有効に活用していきたい。
kitakyuman
人事・労務・法務
統計の作り方によっては説明者が決定したい内容を意図的に作ることもできる。過去はこれを見せ方を工夫するとも言ったかもしれないが、ファクト重視の現在には相応しくない。統計分析本来の活用方法を使いこなしたいと思った。
matute
IT・WEB・エンジニア
言葉・文字で説明するよりも、データを可視化することで、相手がより理解しやすい説明になると思う。なおグラフは、使い方によって誤った見方ができてしまうことから今回学んだことを生かして、グラフを使い分けたいと思う。
ken222
営業
データの内容に適した可視化を行いたい。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、散布図等 普段からよく使用するグラフでの可視化手法から
箱ひげ図や、ヒートマップ、ポロノイズのようなあまり利用した事のない可視化手法まで、可視化の方法を体系的に理解する事が出来た。
箱ひげ図は、何となく見る事があったが、今回その意味合いを具体的に理解する事が出来て有意義だった。
また、データの可視化で、３Dグラフが誤解を招くという事例は、非常にわかりやすく為になる内容だった。
m91
人事・労務・法務
データ分析は何をどう見せたいのか（分析したいのか）の目的に応じて可視化する手段を選ぶ
iso_ken
専門職
打ち切りや脱落、グラフの選び方によって、恣意的に不利をごまかされてしまうことが分かった。
グラフを見る際には注意したい。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
意図的な結論誘導のためのデータ可視化にならないよう注意したい。
yoshinore0402
IT・WEB・エンジニア
まだよくわからないことが多いため繰り返し学習したい？
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
データを可視化する際のグラフの種類、またグラフの選び方、書き方の注意点が理解でした。
miura_ka
販売・サービス・事務
適切にデータを用いてアウトプットを行う事が重要と認識できた。
7031
経営・経営企画
3Dグラフを多用しないようにするといった点を重視していきたいと思います。
sakura0131
人事・労務・法務
各図の使用について学ぶことができました。属性情報の切り分け、脱落情報の正しい認識、インク比などを考慮して、分析していきたいと思います。
user-name01
販売・サービス・事務
データの可視化の意味がわかった。データの持つ意味が間違って伝わることのないような表現を考えたいと思った。
nobuyuki_46
営業
起点を０にしない方が差が出やすいので、わかりやすくするために０にしないことが多くありましたが、逆に誤解を生んでしまうこともあるので注意したいと思います。
kobamasa3
その他
グラフ毎の特長を理解し、適切なグラフを使って可視化、関係者にプレゼンできるようにしたい。
m-kamika
資材・購買・物流
普段自分が活用しているグラフの種類が少ない事をあらためて実感した。用途に応じてさまざまなグラフを使い分ける事が出来るよう勉強したいと思いました。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
データを可視化する際のグラフの種類、グラフの選び方、書き方について理解を深めることができた。
katsushima
メーカー技術・研究・開発
データの可視化について、普段何気なく使っているグラフは目的に沿った使い方があることを知れてよかった
70sp1208
その他
普段使う棒グラフや円グラフ以外にも箱ひげ図など、初めて知るグラフもあり、勉強になった。また、３Ｄ化したグラフは、単なる見栄えでなく、少ないデータを錯覚をもたらして多く見せるテクニックであることも知った。３Ｄ化されたグラフを見たら、注意しなければならない。
k-akira
営業
データサイエンティスト検定の対策として受講しました。図解がわかりやすかったです。
akihisa3
人事・労務・法務
異なる属性のデータは分けたほうがよい分析になるという点は納得しました。当社で実際に混ぜられたデータをよく見るからです。
madogiwazoku
その他
素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。
kenjiro_fujita
コンサルタント
ボロノイ図、箱ひげ図など新しい言葉を学んだ。拠点を設置するために、どこに設置することが効果的かを、ボロノイ図を用いて説明したい。
boo10109
メーカー技術・研究・開発
業務で資料を作成を作成する際、グラフを使用してデータの可視化をすることは良くあるが、適したグラフを選択することが不適切な解釈を防ぐためには重要であることを学んだ。
stani
専門職
可視化することは大切である。
minori_yabu
メーカー技術・研究・開発
データの可視化について留意点を学ぶ事ができた。
512177
資材・購買・物流
データの可視化においては、ケースバイケースでグラフを使い分けていきたい
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
データインク比に留意したり、3Dグラフを多用しないようにするといった点を重視していきたいと思います。
manabi-san
営業
データの可視化について、基本的なことから学べました。分析に合った手法を用いるようにします。
yonghwa
販売・サービス・事務
数字を見極める力をつける
ysen
IT・WEB・エンジニア
グラフの使い分けをよく理解できた。自分が見る時にも意識が変わる。資格取得の一助となる講座であった。
asano-desu
その他
自分が苦手としている可視化がよく理解できた。プレゼンや実績発表時に分かりやすいデータを作成し相手に伝わりやすいようにしたい。
ichi_t
経営・経営企画
今年、統計検定3級に合格したが、初めて見る図が出てきた。
コンピュータが自動で画を描いてくれるようになる前の時代から、郵便局はほぼ均一に設置されていてすごいと思った。その時は人の勘だったのか、ローテクな方法も知りたくなった。
yoshihito_f
経営・経営企画
表現する目的に応じたグラフを選択する必要があることが理解できた。
chikako_k
IT・WEB・エンジニア
3D円グラフが曖昧になることは、初めてしりました。
2D円グラフでも、%や数字を入れたら、曖昧さは回避できるようにも感じました。
hararin-kobo
金融・不動産 関連職
可視化の方法と注意点が、理解できた。
furumizu
メーカー技術・研究・開発
様々なデータ収集後の整理において
最適な手法を選択する
take515
メーカー技術・研究・開発
可視化についてグラフの種類、表現の基本事項を確認できた。
akoakodream
資材・購買・物流
様々なグラフの特徴を理解して分析に取り組む
ben3369
その他
化学工場の設備課に所属しています。
設備の老朽化に関する因子はさまざまあり、相関関係を客観視するためには、データのまとめ方が重要になる。
データから何が言えるのかをシンプルに表現するために今回学んだことを活かしたいと考えています。
t_nakamura11
メーカー技術・研究・開発
データの可視化で適さないグラフを使うとかえって誤解を生む事があるので、理解して使い分けて行きたい。
yasupii
その他
グラフは目で見て、各要素の違いを識別するのに使うことが分かりました。そのため、正しい判断をするためには、用途によりグラフを使い分けることが大切であることを忘れずにしたいと思います。
watanabe-tat
専門職
データインク化を意識して、最適なグラフを選択して、過度な装飾を避け、誤読・誤解を回避するプレゼンを心掛けたい。
kentpapa
金融・不動産 関連職
データ分析はそもそもちゃんと伝えることを目的にしているので、それぞれで表現したいことを明確化し、どのようなデータを使用すれば効果的なのか、それぞれのメリット・デメリットがよくわかりました。それぞれの特性に応じて活用していきたいと思いました。
hr-sakai
その他
人を納得させる為にはデータは不可欠だが、見せ方も大事とおもう。だれにもわかるデータを可視化して説明材料をつくることに役たちます。
k--g--
その他
データをどのように集めたか（例：母集団の数など）を示していないグラフはあまり信頼できず、価値がないように考えています。
hearttsuyoku
IT・WEB・エンジニア
グラフの選び方などによって、見え方が変わることが分かりました。
mikeover
IT・WEB・エンジニア
グラフの種類と利用する際の場合分けや注意点が非常に参考になった。
luto0505
IT・WEB・エンジニア
普段の業務でグラフを扱うこと自体まずないが、グラフの使い分け方がよく分かり、非常に勉強になった。
yanagi_178
販売・サービス・事務
当たり前に使っていて経験則で何となくわかるものの、改めて見ることでとてもすっと入ってきました。