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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。
コメント1316件
hideyukit
知っているようで、正確な意味を知らなかったことをさらえる、いいコンテンツでした。
自分の場合、分散と標準偏差の違い、ディープラーニングがニューロモデルでのシミュレーションであることなどです。
takadatom
数値化された数字もいろんな不確定要素もあるので、注意しなければならない
nao_globis
最頻値や標準偏差のほか各変数の意味などデータを扱う際の基本を学ぶことができた。
sphsph
今の時代データは山盛りあるので、どう分析しその結果を踏まえどう行動するか?
そこの繋ぎです。
偏見が入るので何とも難しいです。
結果ありきでは全く意味がない
cw92040
数多くの分析の用語、、、これがわからないとデータも作れないから大事だと思った。
non25
変数や乱数などプログラミングでも出てくる用語だなと思いました。あと数字で表せるか表せられないか、天気や為替変動など外的要因か、予想ができるかできないか、法則性があるかないか、など特徴を知って組み合わせて分析していくことができると思いました。
m-onodera
もう少し、利用できる事例を増やすともっと良い想定です。
sola-
理解した
kfujimu_0630
今ちょうどBANを受けているので、いい復習になりました。目的変数をしっかり押さえつつ、説明変数を見極めなければならないと改めて思いました。ありがとうございました。
kato164
データ数が多い場合のデータ解析を実施する際に今回学んだ手法を取り入れて多角的に考察していきたい。
r-seko
IT基礎 分析編 分散や標準偏差の出し方を忘れていたので助かった
memeko
あまり普段使わない用語でしたが、参考として用語くらいは知っておきたいと思います。
satsuki_yokoi
業務を効率化するうえで実績データの分析は必要だと思っています、参考にしていきたいと思いました。
ozawa_h
AIで利用されるIT用語の基礎でした。GLOBISの他コースを受ける前に取得して置くと便利だと思いました。
kawahara_shin
普段使い慣れた用語も改めて説明を聞くと勘違いだったり、記憶違いがあり使い方に注意が必要と勉強出来ました。
to-ymj
基礎知識を纏めて知ることが出来ました。
ykawamata
活用できるイメージが湧きません。
知らない用語が多く、1回拝見しただけでは頭に残りませんので、機会があれば複数回閲覧させていただきます。
show0914
反復勉強します。
hoshino123
営業活動に活用する。
hitomis
用語の説明に専門用語が使われていて、その説明が欲しい。
itayu
業務で出てくこともあるので学べてよかった
nnnnishiguchi
新しい知識として役立てたいと思います
-tad-
IT用語が平易に説明され役に立った。
yuuki_ishi
一旦覚えておく、ぐらい。
m_kusunoki
統計学と思っていたのですが分析分野のIT用語との講習でした。AI分析ツールを利用する企業も増えてきており、しっかり”用語”については理解し利用しなければと思いました。
w365166
販売データと相関性のある外的要因を探してみます
tutih
一度では理解が浅いので繰り返し視聴します。
ynhata
良いシリーズと思います。
a-yashiro
外的要因を使うときは前処理が必要なことが多い
ttot
強化学習の意味がよくわからなかったが将棋の研究と聞いて理解できた
mao-joan
それぞれの分析手法を理解して、目的に合う手法を使うことが重要だと思う。
koooou_
大学の時を思い出しました。
fineshot
まずは単語について自分の言葉で説明できるようになることが、理解の第一歩になると思いました。
amano_048001
変数の単語までは覚えられなかったが、ある程度の意味は理解できる。
yamasma
分析に役立てます
s_atmimi
なかなか難しい。
nior_001
なかなか興味深い内容でした
ruha
外的要因を使う場合には事前の前処理が重要だと思います。
asuka_naaaaaaa
データ分析で平均値からの傾向読み解くことがあるため、標準偏差使えそうです
imamura-yasuo
顧客の購買行動を分析するにあたり、平均値、中央値、最頻値は活用できる。
noz
何回か聞いて勉強したい
kei4319
まずは基礎の習得
kazu-mishima
うーん、なかなかわかりにくかったです。
2001
コミュニケーション
touto
最後の方がついていけなかった。
hossy2022
教養として、受講しました。
用語として知っておく事が大事だと思いましたが、使えないと意味がないので、復習しながら、ゆっくり勉強していきます。
goro51
実際にデータを扱いながら習得する必要がある。
要因分析は興味がある。
atuya
用語を改めて把握できた。
copen130
ここまでくると難しい。数学勉強しておけば・・・・。学習をさせるって
どこにどのようにさせるのか?なんで機械が勝手に学習できるのか?裏ではどうなっているのか???
kz_nkjm
慣れ親しんでいない分野なので、少しずつ覚えていきます。
southcamel13
漠然としたまま過ごしてきており、身につかないので具体的な例と併せて覚えるようにしたい。
daitou_hiroshi
知っているようでちゃんと理解できていなかった事や、基礎的な事でもお皿内になったので、実践編の前に確り基礎編から履修して良かった。
hiroki_takemura
顧客の関連情報を集めて分析することも必要だが、顧客にならなかった人の分析もできるだろうか。
kenih
当たり前の情報ばかりだが、良い復習になった。
taitoooo
何かに活かすことはできるのかわからないが基本知識として頭に入れておきたい。
家賃の話をしていて、その説明変数は5万5千円だから〜、説明変数は何畳だね〜、とは何があっても言わないようにしよう。
tatsuro-kochi
基本的な知識が整理できた
teruhiko800
聞きなれない単語も多くあったが知っておいて損はないかと。
o_s_
いろいろある分析方法を理解する
hiroyuki-ama
先ずは常日頃の業務で、分析で使えないか意識してみる。
youhei-okabe
外的要因分析を用いて当社の売り上げに寄与している要素を分析できる。
70sp1208
基礎的な内容であったが、特にAI分野で使われる用語については、具体例が示されたので理解が深まった。
kamutaku
基本用語をしっかりと理解し日常生活に当てはめて考えていきたい。
s_nagato
コンピューターがランダムに算出する乱数も実は設定が必要であることは新たな知識になった。
また、将棋やチェスなどの強化学習はゲームで知られているが、どのように進化してきたのか興味が湧いた。
zen_yamazaki
具体的な活用法は見出せず。
tas_s13
DX推進に活用できる
sknesh
分析のキーワード解説でしたが、IT基礎用語?と、少し疑問を持ちました。
suneo2002
よく出てくる用語ですが、中途半端な知識しかないので、一つ一つ覚えていきます。
vegitaberu
これまでの知識を、復習でき、すっきりと整理することができました。
k_yuna
短い時間で見やすかったです。
sin1979
分析に関する用語について習得できた。
taromichi
色々な場面で使えそうです!
tanesannta
聞きなれないことが多く、頭に入り難かったです。復習します。
takehito_otsuka
馴染みのない用語があり、勉強になった。
gouda0922
馴染のない用語ばかりでした
勉強になりました
yeon
平均値・中央値・最頻値
データの個数で求められる値
大きさ順に並び変えた中央の値
データの中で最も頻度が高い値
分散と標準偏差
定期んちとの差を二乗の合計/データの個数
分散で出した値の平方根をとった正の値
乱数:次の値が予測できないランダムの数
独立:2つの事象について一方の事象が変化したときにもう一方の事象が変化しない
機械学習:コンピューターが自動学習
深層学習:機械学習の深いバージョン
教師あり学習/教師なし学習/強化学習:正解/答えない/ゲームなどの思考
量的変数/質的変数:数値で測ることができる/測らない
説明変数/目的変数:予測に使う変数/予測したい変数
外的要因:外的要因でサービスや購買に影響を与える要因
j-ikejima
業務上あまり使わない。
takuya1182
業務に活かせなさそう。
ikoan-
本コースで学ぶことで、何となくで使っていた言葉を正しく認識できた。プロジェクト検討時の議論に活用していきたい。
masa_2023
・中央値の算出方法がわかった
・教師あり/なし機械学習の違いがよくわからなかった
75475
今後発展していく業務内容の中で活かせる知識があるかもしれない。
h_szk
統計学の領域は、一度自身で計算してみると感じが掴めると思いますが、説明だけではピンとこないかもしれません。私は大学の統計学の授業でそれぞれ計算したことがあるので、話を聞いて思い返すことごできました。しかし、あくまでもこんなのがあるというお話しなので言葉だけを知っておくだけで後々に生きてくるかもしれません。
721
自社商品のマーケティングを行う際の傾向分析に活用する。
northfox_autumn
DXの取り組みや業務改善
kato_rida_aoki
IT用語分析編は言葉の意味は分かったが、実際の活用方法が分からない。
y_watanabe
基本的なことですが勉強になりました。
city_runner
よく分かりました。これから仕事に活用します。
k_y_76
機械学習の特徴を踏まえて、教師あり/なし等どの学習が使われているかをイメージしながらサービスを利用することで、検索結果やAI利用(プロンプトエンジニアリング)において、自分がより求めている結果をどのように出力するかの一助になると感じた。
shimn
強化学習、教師なし学習、教師アリ学習の違いがよく分かった
saphie
機械学習、深層学習といったニュースで取り上げられる基本語句の意味が理解できていなかったことに改めて気づいた。意味はきちんと調べて理解することを習慣としたい。
t-wakazuki
聞いたことはあるがしっかりと意味を把握していなかった用語の意味を知ることができた。
0125785
教師なし、強化学習が現在の業務に近い
kttttt
データ解析の基礎を復習できました。
nabezo1962
今までぼんやりと理解していたことがよくわかりました。
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ando1801
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コンピュータの学習方法にも様々あり、既にいろんな領域で使用されている事を知った。
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機械学習関連でわかったつもりになっていた用語をあらためて学ぶことができた。まだ完全に理解できていないため、復習しようと思う
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