確率②/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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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
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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。
76人の振り返り
70sp1208
その他
高校時代に学んだ確率が、AIの分野でどのように活用されるかが興味深い。引き続き、データサイエンス入門を学習していきたい。
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k-akira
営業
確率と相対度数の違いがわかった
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iso_ken
専門職
相対度数を確率とごっちゃにすると母集団とサンプリングの関連を見落としがちになるので注意が必要
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t_htn
経営・経営企画
企画について客観的に評価するため、
各種データを学んだ確率の知識を活用する。
そして、優先をつけ、企画を実践していき、
会社貢献したいと思う
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512177
資材・購買・物流
確立の活用により、将来予測や事業計画を策定していきたい
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yoshiki2355
人事・労務・法務
確率を意識して行動を合理化していきたい
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higasaki
その他
確率は仕事にも使えるので、もっと勉強したい
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kou_tan
営業
分かりやすく理解が深まりました、ありがとうございます。
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kitano_wataru
IT・WEB・エンジニア
現在、確率を使用し、どのように分析するのかを具体的なイメージができないため、後の講座を継続受講する
0
s-ma
経営・経営企画
それぞれの言葉の定義とどういった場合に使うのか整理して理解する必要がある
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minori_yabu
メーカー技術・研究・開発
確立について復習することができた。
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yasupii
その他
確率は予測の一部であるは、目からウロコでした。なるほど、と思いました。合わせて、順列、組み合わせの計算式は高校時代に学びましたが、その復習ができました。
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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。
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kaikai356
専門職
相対度数と確率の関係は普段あまり意識できていない内容であるなあと痛感した。実務においても割合を考えることは頻繁にあるので、改めて考えさせられる場面が多かった。
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kenjiro_fujita
コンサルタント
データベースにあるデータの発生確率をもとめ、将来予測にもちいる。
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e_co
販売・サービス・事務
確率を実績予測に取り入れたいと思いました。
しっかり理解したい。
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pinguino
販売・サービス・事務
とても良く理解できた。
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ken222
営業
断片的に知っていた事項を体系的に整理できた。
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abe3312
営業
自分が学生時代に行っていた計算方法と異なっていてちょっと戸惑ったが結果の数値は同じだったので安心した。
どういった業務でつかえるかは考えていきたい。
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akku
マーケティング
確率の勉強を体系的にできてよかった。また知らない専門用語もたくさんでてきたので理解し、業務でも利用できるようにしていく。
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hrkudo
IT・WEB・エンジニア
学生時代に学んだことを思いだすことができた
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ysen
IT・WEB・エンジニア
データと確率の関係性が理解できた。資格取得の一助となった。
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kabechi
専門職
振り返りになりました
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7031
経営・経営企画
普段何気に使ている確率という言葉を再確認できました!
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yuji64
経営・経営企画
確率について復習になった。
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makidayo
IT・WEB・エンジニア
確率も学生の時に学んだことですが、良い復習になりました。
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vz3000
IT・WEB・エンジニア
確率と相対度数の違いが理解できた
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blueheater
その他
日頃の業務では、割合や確率、比重などの言葉を用いて、「%」で表していた様々な事柄を、分数での表現が新鮮であった。このコンテンツを一度視聴しただけでは咀嚼しきれなかったため、繰り返し視聴して理解を深めたい。
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choko0504
メーカー技術・研究・開発
基礎的な確率統計の知識について学習することができた。実務で利用する機会はないと思われるが知識の深みとして理解しておきたい。
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hfkd156036
金融・不動産 関連職
データと確率の関係性を理解することができた。
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grateful
専門職
データ確率の基礎を学びました。
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f_a-835
IT・WEB・エンジニア
データサイエンスの理解を深めていきたい。
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naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
日頃計算している確率が相対度数の意味であることを再認識した。クロス集計についてはどのような場合に利用するのか知りたい。
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yoshikazu-1103
営業
文系学部でもあり、今まで体系艇的に学んだのは高校以来となります。
断片的な知識はありましたが、体系的に学んだことで俯瞰することが少しできるようになりました。
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test_test___
メーカー技術・研究・開発
確率と相対度数の言葉の意味の違いは重要であると感じた
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kyo1227
営業
現在、確率を使用し、どのように分析するのかを具体的なイメージができないため、後の講座を継続受講する
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yoshikouc
販売・サービス・事務
分析に確率はつきものなので、覚えて応用していきたいです
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masa-satou
メーカー技術・研究・開発
確率の用語に馴染みがなく、忘れてしまいそう。
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zyuroku
IT・WEB・エンジニア
確率の基礎を思い出せた。
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take515
メーカー技術・研究・開発
確率についての基礎事項を確認できた。
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yoshihito_f
経営・経営企画
確率は、なつかしい。忘れている言葉も多い。
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hr-sakai
その他
確率と相対度数もAIに活用している。確かに物ごとの集計、確率、の結果ですよね。
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stani
専門職
確立を使ってDXに活用することは多い。
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michiyomichiyo
その他
やはり例題があっての解説の方が理解しやすい
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shirojpn
メーカー技術・研究・開発
言葉の定義(周辺確率など)は、忘れているものもあったが、概ねこれまでの知識で理解出来た。
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cs1960
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
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inyourmind
建設・土木 関連職
和事象という言い回しは初めて知りました。概念は知っていましたが、正確な言葉を知ることができたので今後使っていきたいです。
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jtanimoto
マーケティング
確立の考え方や計算方法を改めて学べた
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kimny0810
経営・経営企画
中学生で学んだ内容ですが、改めて基礎学習ができてよかったです。
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kazuwata
専門職
普段何気に使ている確率という言葉を再確認できた。
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chikako_k
IT・WEB・エンジニア
確率は懐かしく、よい復習になりました。
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makotokoma
販売・サービス・事務
ありがとうございました。
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tsukamotoya
営業
確率について学習しました。日常の業務において、活かせるところを見つけ出し、努力を続けていきます。
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k_yuna
販売・サービス・事務
勉強になる内容でした。
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9032843
経営・経営企画
'相対度数'を意識して使います
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14001
資材・購買・物流
高校の数学Ⅰで学んだ確率の復習になりました。簡単な計算問題もあり、計算の練習にもなりました。
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h-kozawa
メーカー技術・研究・開発
確率基礎の復習となった。
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hararin-kobo
金融・不動産 関連職
高校の数学依頼、久しぶりに確立を勉強しました。分かりやすい講義をありがとうございます。
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muraya_ma
IT・WEB・エンジニア
しばらく確率を求める機会がなかったので良い復習になった。
単なる興味ですが、残業時間の長さと睡眠の長さの関係をクロス集計で出してみたらどんな結果になるのかなと思った。
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vegitaberu
人事・労務・法務
比較的、理解できている部分でしたが、これが、データサイエンスやAiにどのように、活かされてくるかに、とても関心があります。
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mimi7
マーケティング
分析などの基礎の基礎、学生時代に少しやったことをすっかり忘れているので、このような口座が合って助かった。
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h_kawa
建設・土木 関連職
確率の基礎知識として、理解しました。データを分析するにあたり十分に意味を理解して活用する必要があると認識しました。
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haruyukipapa
金融・不動産 関連職
余剰事象のCの記号とか周辺確率という言葉を知らずに今まで解いていました。試験勉強に役立てたいと思います。
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hsooheos
人事・労務・法務
確率の復習ができた。事象全体の整理方法や見せ方が参考になった
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masato_86
専門職
確立と一言で言っても奥深いのだと感じた
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atsushi_komaki
金融・不動産 関連職
確率を簡単に考えることなく、確率における条件など各種要因を踏まえて確率がどのような意味を持ってるかをビジネス判断に用いれるようにしたい。
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kiyohide-goto
販売・サービス・事務
確率と相対度数の違いがわかった。
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yonghwa
販売・サービス・事務
確率について学べました
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fusho225
人事・労務・法務
忘れていた数学を思い出させていただきました。
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miura_ka
販売・サービス・事務
用語などで一部分を理解していたが、体系的な理解は出来ていなかったため、役だった。
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ono_toshii
IT・WEB・エンジニア
確率とは本来の確率ではないと言うことが分かった。また、各率を用いて予測すると言うことを知ることができた。クロス集計についても、なんとなくExcelの機能を使っていたが、その仕組みがよく分かった。今後、これを生かして確率による分析を行なっていきたい。
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watanabe-tat
専門職
クロス集計表の相対度数化を活用して、製品別・市場別分析を行いたい。
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isshikit
その他
確率と相対度数は、人事管理部門においてさまざまな場面で活用が可能と考えます。
確率の活用
採用試験の効率化:
候補者が採用基準を満たす確率を計算し、どの採用手法が最も効率的かを評価する。
各採用チャネル(例えば求人サイト、社員紹介など)からの合格者の割合を確率として評価し、最適な採用戦略を立てる。
退職率の予測:
過去のデータに基づいて退職確率を計算し、今後の離職リスクを予測する。
退職確率が高い部門や職種に対し、早期に対策(例えば、カウンセリングや職場環境改善)を講じる。
トレーニング効果の分析:
研修やトレーニングプログラムを受講した後のパフォーマンス向上の確率を分析し、効果的なプログラムの設計に役立てる。
相対度数の活用
勤務状況の分析:
社員の出席率や欠勤率を相対度数として把握し、勤務状況を管理。
部門や期間ごとの出席率を比較し、問題点を特定する。
福利厚生の効果測定:
福利厚生の利用状況を相対度数として評価し、どの福利厚生が最も利用されているかを把握する。
利用率の低い福利厚生を改善し、社員満足度を向上させる。
社員満足度調査の結果分析:
アンケート結果を相対度数として集計し、満足度の高低を部門別や年齢層別に分析する。
課題がある項目を特定し、具体的な改善策を立てる。
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wada00
その他
データと確率の関係性が理解できた。
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hiroshi-srkr
経営・経営企画
確率入門としてPとCについてよく混同してしまうのですが、わかりやすく解説されており理解が進みました。
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matute
IT・WEB・エンジニア
数字を確率で捉えたり、集合で分類して数値化・可視化することで数字の意味するところを理解することができると思う。ビジネスの現場では、数字で相手に納得してもらう場面が多いが、相手の理解を促すためにも確率を利用して説明できるようにしたいと思う
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