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データの可視化/データサイエンス入門

  • 0h 17m (1sections)
  • 分析
  • 実践知

このコースについて

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/

コース内容

  • データの可視化

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

44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)

    2024-01-06
  • 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

    2023-12-15
  • 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。

    2023-12-07
  • 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。

    2024-01-13
  • 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。

    2023-08-29
  • 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。

    2023-10-02
  • 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。

    2024-02-28
  • 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?

    2023-09-23
  • 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。

    2023-10-08
  • 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。

    2023-11-06
  • 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。

    2023-08-15
  • 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。

    2023-12-02
  • 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。

    2023-08-14
  • 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。

    2023-08-17
  • 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。

    2023-12-06
  • 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。

    2024-01-24
  • 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。

    2023-11-13
  • ken222

    営業

    データの内容に適した可視化を行いたい。

    2024-02-12
  • 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。

    2023-09-09
  • 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。

    2023-11-08
  • 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。

    2023-12-28
  • 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。

    2024-01-31
  • stani

    専門職

    可視化することは大切である。

    2023-10-20
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2023-09-21
  • 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。

    2023-08-17
  • 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。

    2023-08-30
  • yonghwa

    販売・サービス・事務

    数字を見極める力をつける

    2023-12-17
  • 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。

    2023-12-12
  • 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。

    2023-09-28
  • 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。

    2023-08-17
  • 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。

    2024-01-17
  • 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。

    2023-08-29
  • 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。

    2023-09-23
  • 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


    2023-08-31
  • 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

    2023-12-01
  • 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。

    2024-01-08
  • 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。

    2023-10-15
  • 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。

    2023-12-18
  • 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。

    2023-10-06
  • 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。

    2024-02-14
  • 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。

    2024-02-18
  • 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。

    2024-02-18
  • 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。

    2023-11-20
  • 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。

    2024-02-15

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