新着
0:53:51
おすすめの学習動画
「分析」の関連動画 一覧を見る
因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
9分
相関分析 ~データの関係性を理解する分析手法~
相関分析とは二次元の図表に2つの軸をとり各要素の関連性を見る分析手法です。 物事の因果関係を見たり、物事に影響を与える重要な要素を見極めるヒントを得ることができます。 ※2018年4月、一部内容をリニューアルいたしました。 相関分析【旧版】でコースを修了している場合でも、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
9分
散布図 ~数字同士の関係性を勘に頼らず分析・判断する~
散布図は2つの数字の関係を見ることができるグラフです。円グラフや折れ線グラフなどグラフには様々な種類がありますが、2つの変数の関係性を調べるときには、散布図が有効です。 2つの数字を「比較」し、関係を見極めることで「因果関係」を推し量ることができます。 ビジネスの場において、勘に頼らない判断をするためにも、散布図を理解し使いこなせるようになりましょう。
6分
ビジネス定量分析（前編）
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 まず前編では、分析とは何か、そのための仮説思考の考え方をおさえ、分析の視点を養います。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を修了した方は、「後編」も視聴されることをお薦めします。 ・ビジネス定量分析（後編） https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ddf49175/learn/steps/36637 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
49分
パレート分析 ~構成要素の影響を優先順位や判断に生かす~
パレート分析とは、構成要素を大きい順に並べた棒グラフと、それらの累積量（全体に対する百分率）を示す折れ線グラフを組み合わせることで、上位の一部要素が全体にどのくらい貢献しているかをみる分析方法です。 ビジネスにおいて物事を重要なものから処理する、あるいは改善感度の大きいものから手をつけるといった優先順位付けや判断に役立てることができます。
4分
フェルミ推定 ~限られた情報から概算値を推計する~
フェルミ推定は、正確な数値がすぐに分からない時などに、入手しやすい情報等をもとに、論理的に推論し、概算の値を求めることです。 コンサルティング会社や外資系企業の採用試験や面接で使われることもあり、論理的思考力を確認するために活用されることもあります。 たとえば、「日本にある電柱の数は何本か？」と問われたら、どのように回答しますか？ いくつかの手掛かりや限られた情報から、論理的に推論し、概算値を推計する力を身につけましょう。
10分
ビジネス定量分析（後編）
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 後編となる本コースでは、グラフの見せ方、数字の使い方、そして数値の関係性を見抜く上で必要となる数式化の基本を解説していきます。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を視聴していない方は、以下より視聴ください。 ・ビジネス定量分析（前編） https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f64e4ff5/learn/steps/36653 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
1時間 8分
回帰分析 ~因果関係を把握・分析しビジネスのヒントを得る~
回帰分析とは、ある変数と他の1つ、またはいくつかの変数の関係を見る分析です。たとえばアイスの売上に影響を与える変数を知るといったことです。どの変数に関係があるかを明らかにすることで、施策検討に活かすことができます。また、変数間の関係を知ることで、知りたい情報の予測をすることができます。 単回帰分析と重回帰分析の手法を通して、変数間の関係の把握やそれに基づいた予測などを学びます。 ※2019年5月、一部内容をリニューアルいたしました。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
15分
クロス集計 ~アンケートや調査分析の基本を理解する~
クロス集計は、アンケートや調査結果を集計する際の基本となる集計方法の1つです。 例えば「賛成」「反対」を問うアンケートを実施した場合、各回答の割合を集計したものは単純集計と呼ばれますが、これを性別や年齢層別といった属性別に集計するのに役立つのがクロス集計です。 クロス集計は、幅広い用途で活用され、ビジネスパーソンが知っておくべき分析ツールです。 クロス集計のメリットや分析の考え方を理解し、ビジネスに役立てましょう。
10分
感度分析 ~計画の安定性や危険度を予め分析する~
感度分析は、計画や予想を立てる際に、ある数値が現状または予測値から変動したとき、連動して動く別の数値がどれだけ変化するかを見るものです。 ビジネスの数値は、計算式で表現できるものが多くあります。計算式の数値の変化を考えながら、最終的な計算結果の振れ幅を分析するのが、感度分析です。 最終的な利益やキャッシュフローなどへの影響、計画のリスクを知り、改善を図るのに役立ちます。 ※2019年8月、一部内容をリニューアルいたしました。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
6分
定量分析の5つの視点 ~データの目のつけどころを理解する~
定量分析の本質は、データを比較することです。よって、データのどこに目をつけて何を比較するかという目のつけどころが非常に大切になります。 この動画では、目のつけどころを「定量分析の5つの視点」としてご紹介します。感度の良い分析を行い正しい意思決定をするために、定量分析の際に意識するべきポイントを説明します。
11分
ビジネスでのデータ活用
皆さんは日々のビジネスの中で、データをうまく活用できていますか？ データ・ドリブンといった言葉もよく聞かれますが、一口に「データ」と言っても何から始めたらよいのか。そもそも、データを活用する意義はどこにあるのか。 そんな悩めるビジネスパーソンのために、Tableau Japan 株式会社の福島隆文氏に、昨今のデータに関する世の中の潮流と効果的なデータ活用の実現ステップについてお話しいただきます。
56分
おすすめの学習動画
AI BUSINESS SHIFT 第7回 マネジメント編：AIで進化する組織開発・人材育成
本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第7回です。 第7回「AIで進化する組織開発・人材育成」では、AIは人や組織にどのような影響を与えるのか、人や組織はAIと共にどのように進化していくべきかについて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AI時代の組織開発や人材育成のポイントを学びたい方 ・組織開発や人材育成を担う人事担当者や現場リーダーの方 ・OpenAIやパナソニックHDの取り組みを参考にしたい方 ■AIシフトシリーズとは？ 『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。（順次公開） https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・基礎編（第1回〜3回）：リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース ・マネジメント編（第4回〜7回）：AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース ・機能別戦略編（第8回〜12回）：AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース より実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年12月制作）
新着会員限定
マネジャーのための仕事の任せ方
「仕事を任せると失敗が怖い」「自分でやった方が早い」マネージャーとしてメンバーやチームの力を引き出しながら成果を上げるには、どのように仕事を任せていけば良いのでしょうか？ 変化の激しい時代において、マネージャーとして成果を上げ続けるためには、メンバーの個性や特性を理解し、それに合わせた効果的な任せ方を身につけることが重要です。このコースでは、ソーシャルスタイル理論を活用してメンバーごとに最適なアプローチを学びます。「任せる力」を高めることで、チーム全体の成長を促進し、自身のリーダーシップを発揮できるようになっていきます。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2024年12月制作）
会員限定
AI時代の個人力
AIが仕事や社会の前提を変え続ける今、最も求められるのは「他者に代替されない個としての力」“個人力”です。 本コースでは、澤円氏の著書『個人力』をもとに、AI時代をしなやかに生き抜くための「前向きな自己中戦略」を学びます。 テーマは、「Being（ありたい自分）」を中心に据え、自ら考え（Think）、変化し（Transform）、協働する（Collaborate）ことで、自分らしい価値を発揮していくこと。 リスキリングやAI活用が叫ばれる今こそ、スキルより先に“自分の軸”を問うことが重要です。 あなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか？ このコースは、あなたが“ありたい自分”として生き、キャリアをデザインしていくための思考と行動のガイドになります。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年11月制作）
会員限定
【AI×クリティカル・シンキング】①イシューと枠組みでプロンプトを磨く
生成AIから期待する回答を引き出せず、試行錯誤を重ねていませんか。 本コースでは、生成AI活用の質を高める鍵として、クリティカル・シンキングの視点からイシュー設定と枠組みを押さえる重要性を解説します。 目的に直結する問いの立て方や、プロンプトに落とし込む際の実践ポイントを具体例とともに学ぶことで、AIをより思考のパートナーとして活用できるようになります。 生成AIを業務で使い始めた方から、活用を一段深めたい方まで、再現性あるプロンプト設計を身につけたい方におすすめの内容です。 さらに学びを深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。 【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/cdfe41e3/learn/steps/62198 ※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年1月制作）
会員限定
リーダーの挑戦⑤ 藤田晋氏（サイバーエージェント代表取締役）
グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問（能力開発／挑戦／試練／仲間／志）を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。第5回目のゲストは、サイバーエージェント代表取締役の藤田晋氏。起業の理由、経営をどうやって学んだか、アメーバブログ・ABEMAの立ち上げ、経営チームづくりについてなど聞いていきます。（肩書きは2020年12月11日撮影当時のもの） 藤田 晋 サイバーエージェント 代表取締役 堀 義人 グロービス経営大学院 学長 グロービス・キャピタル・パートナーズ 代表パートナー
会員限定
ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 前編 なぜ眠れないのか？~
「仕事が終わらないから睡眠時間を少し削ろう…」「業務時間中なかなか集中できない…」「毎日朝起きるのがつらい…」。 あなたはこのような経験をしたことはありませんか？ 仕事やプライベートの時間をやりくりするために、真っ先に削りがちなのが「睡眠」時間。 実は今、日本社会は世界と比較して「最も眠らない国」だということもわかってきています。 慢性的な睡眠不足は、心身の健康に悪影響なだけでなく、仕事のパフォーマンスにも当然大きな影響を与え、社会全体の経済損失につながります。 このコースでは、基本的な睡眠リテラシーを学んだ後の「問題解決編」として、「なぜ多くのビジネスパーソンは眠れないのか？」について解説していきます。 ▼本コースで学べる主な内容 ・そもそも眠れないことは何が問題なのか？ ・眠れなくなってしまう原因とは？ 睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。 自身の睡眠不足に対し、正しく「気づき・理解し・行動を変える」第一歩を踏み出しましょう。 ▼関連コース ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/24575c03/learn/steps/53129 ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 後編 どうしたら眠れるのか？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/4ba981e9/learn/steps/62042 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年12月制作）
会員限定
大阿闍梨 塩沼亮潤が死の手前で見つけた「生き方」
あすか会議2018 第4部分科会B-1「極限の世界で見つけた人生の歩み方」 （2018年7月7日開催／国立京都国際会館） 1300年間で2人目となる大峯千日回峰行満行を果たした塩沼亮潤大阿闍梨。48キロの山道を1日16時間掛けて歩き、それを千日間に亘って続ける過酷な行の中で、どのような悟りを得たのか。そして、9日間、断食・断水・不眠・不臥を続ける四無行満行という極限の世界で何を見つけたのか。塩沼氏が「創造と変革の志士」へ贈る「人生の歩み方」とは。（肩書きは2018年7月7日登壇当時のもの） 塩沼 亮潤 慈眼寺 住職
無料
英語 de 学ぶ！3Cs Analysis（3C分析）
このコースでは、グロービス学び放題の英語版である『GLOBIS Unlimited』のコースの中から、ビジネスで役立つ頻出の英語表現をピックアップしています。英語ネイティブの方が実際に見ているコースなので、リアルなビジネス英語の表現を学ぶことができます。 今回のコースは「3Cs Analysis（3C分析）」です。一緒に『英語で』ビジネス知識を学んでいきましょう！ ▼今回扱ったUnlimitedコース続きは下記からご覧いただけます 3Cs Analysis https://unlimited.globis.co.jp/en/courses/da5ca962/learn/steps/36362 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年12月制作）
会員限定
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111件
napple0902
確率分布についての説明がわかりやすかった。
離散と連続の違いについても整理することができた。
70sp1208
ポアソン分布などは、品質管理の基礎講座で出てくるが、実際の業務で活用する場面がなかった。ＡＩの分野では、このように確率の考え方を応用しているため、基礎をマスターして使いこなせるレベルまでになりたい。
iso_ken
確率分布は世の中の事象を表すのにとても有効なツールなので、しっかり理解して活用したい。
yasupii
確率を考える場合、離散型と連続型があることが分かりました。実際に使う場合には、離散型があることを忘れて、連続型を適用してしまいがちになるので、注意したいと思いました。
vz3000
ポアソン分布、指数分布、正規分布などの特徴を理解することができた
miura_ka
分かっている内容と分かっているつもりだった内容があり、整理することが出来た。
kazumi_100pot
離散分布は理解が難しいと思いました。
t_htn
確率の考え方が把握できた。
この考え方を活用し、現象をしっかり把握する
ようにしたいと思う。
k_yuna
大変勉強になりました。
hararin-kobo
業務で活用するためには、このような基礎が大切だと思いました。
watanabe-tat
新規市場の対象顧客群の売上分布を正規分布で表現して分布をにより、TAM、SAM、SOMを試算できる。
naoki_sasano
データ分析する際、平均、標準偏差を計算してばらつきをよく計算することがあるが、改めて正規分布の意味の復習ができた。
k-akira
確率密度の概念と積分との関係性が少しわかったがまだ、理解が十分ではない
kazuwata
まずは基礎の勉強です。
stani
分布は大切な判断材料です。
matute
事象により確率の求め方も異なることを学んだ。業務において予想・想定を提示する際にその事象にあった確率をもとに根拠を示せると説得力のある説明ができると思う。
7031
離散分布は理解が難しいと思いました。
choko0504
基礎的な確率分布について学習することができた。実務で利用する際には活用したい。
user-name01
確率分布の基礎的内容を学んだ。今後の学習に生かしたい。
ysen
確率分配の基本を学び直した。資格取得の一助となる講座であった。
kenjiro_fujita
ポアソン分布、指数分布、正規分布などの意味を理解することができた。Webページに来る人の数の確率をもとめ、イベント前後でどのように確率が変化したか調査したい。
inyourmind
正規分布の式が思ったより複雑でしたが、結局正規分布に従う事象が世の中には一番多いので、今後もそれを利用していきたいです。
globiz_c
理解が深まりました。
yoshihito_f
わかりやすい説明でした。
ken222
難解だったが、しっかり復習してますたーしたい
k--g--
確率分布はシミュレーションにも使いますね。
kammy-kammy
確率分布の基本が理解できたような気がする（後に復習のため見直す必要が発生しそう）
各分布の具体的事例でイメージ湧いたが、他の例に転用し自分の言葉で説明できるようになりたい
yukotsuchiya
タイトルのとおりデータサイエンスとしてここに使われていたんだ！というひらめきを得られない、数学の授業の域を超えない内容だった。
take515
確率分布の種類について確認できた。
hfkd156036
確率の考え方が理解できた。
yoshikazu-1103
概要は理解できましたが、学生時代の学びを取り戻すのに学習時間が必要と感じております。時間を見つけ深堀したいと思います。
hr-sakai
正規分布、確率分布とても分かりやすく理解できた。世の中の事象と合わせて考えていきたい。
shirojpn
離散型確率分布と連続型確率分布は、何回か学習しているが、中々理解が進まない。
公式を丸覚えしてしのぐ事が多いが、基本的な理解を深めるのに
今回は良い機会となった。
elon-masuo
素晴らしいですね！確率分布は確かに概念的に少し複雑なことがありますが、一度整理されると理解しやすくなりますね。離散確率分布は、有限または可算無限の値を取る確率変数に関連する確率を表し、連続確率分布は連続的な値を取る確率変数に関連する確率を表します。これは、例えばサイコロの目のような離散的な値と、身長のような連続的な値の違いに関連しています。
vegitaberu
確率の理論が、理解できました。特に、積分を活用する意味合いがよくわかりました。また、これを、データサイエンスで活用するイメージができました。AIが行なっていることが、理解でしやすくなった気がしました。
madogiwazoku
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。
minori_yabu
確率分布について復習することができた。
haruyukipapa
ポアソン分布や正規分布の公式は難解に感じましたがグラフで見ると、イメージができました。ネイピア数の値の説明がなく、急に答えが出たので戸惑いました。
suzuqp
まだ全然わからないので、何度か繰り返し視聴してみようと思います。
k_k_ai
各分布の説明が非常にわかりやすかったです。
この先生の授業うけてみたいですね。
ono_toshii
工期のばらつき等見る場合に標準偏差を使っていたが、その仕組みの復習ができた。その他の確率分布についても業務で利用できないか検討していきたい。
9032843
確率分布の考え方がイメージできた。
michiyomichiyo
離散型と連続型の違いがわかった
test_test___
正規分布は仕事でもよくつかわれるのでしっかりと理解したい。
kitano_wataru
分布は具体的などのようなものなのかイメージが非常に難しいので、とりあえず公式とどのような場合に使えるかのみを頭に入れておきたい。
14001
離散確率分布と連続確率分布について学ぶ事が出来ました。離散確率分布ではベルヌーイ分布やポアソン分布について学べ、連続確率分布では正規分布について学べました。
yuji64
確率は奥が深く復習が必要です。
cs1960
たいへ、勉強になりました。
moco_fuwa
いきなり公式を覚えるのは難しいが、離散と連続の違いや分布の違いについて整理できた
atsushi_komaki
具体的な利活用イメージは湧いてこないが、いざとなった時に少しでもキャッチアップする時間を短くできるように準備したい。
kaikai356
○○分布が表したい現象というアプローチの仕方で各分布を理解しておけば、実務にも応用しやすいと思った。
正規分布にとどまらず、全確率が1というのはあらゆる確率関数ないし密度関数で満たすので、各分布において、係数を無視した状態でその分布の取りうる範囲で和を取るまたは積分を行うと係数の逆数が表れるので、確認してみると面白い。正規分布は重積分が必要だが、一様分布位なら、簡単なべき関数の積分で求められるので試しやすい。
yoshiki2355
客観的な判断を下す時
tsukamotoya
ベルヌーイ分布（Bernoulli distribution）とは、数学において、確率 で を、確率 で をとる、離散確率分布である。ベルヌーイ分布という名前は、スイスの科学者ヤコブ・ベルヌーイに因んでつけられた名前であるらしい。統計学および確率論で用いられるポアソン分布（Poisson distribution）とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布である。 数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1838年に確率論とともに発表したらしい。日常の業務に活かせるように努めてまいります。
pinguino
来店客数だけでなく来店タイミングもこのように予測するのだということがわかり、興味深かった。
mimi7
わかりにくかったので、また復習したい。
h-kozawa
ポアソン分布以外は統計基礎の復習となった。
taki1990066
かなり高度な内容でしたので何度も復習して活用できるようにします。
grateful
離散型確率分布を学びました。
masato_86
わかりやすかったです。
e_co
確率分布について、分かりやすい説明で、理解できた様に思いましたが、しっかり理解を深めたいと思います。
yoshikouc
確率にも種類が多くあることがわかりました。繰り返し視聴したいです
kyo1227
確率を考える場合、離散型と連続型があることが分かりました。実際に使う場合には、離散型があることを忘れて、連続型を適用してしまいがちになるので、注意したいと思いました。
hrkudo
それぞれの特長が分かった。
ryusho1118
確率分布は実業務でも活用出そうな気がしたが、もう少し習熟度合いをあげる必要があると感じた。
mutame
確率・分布の特徴が整理出来た
aokitaka-tci
確率分布について理解を深めた、離散と連続の違いを学んだ
homma_nanami
確率分布の考え方がわかりやすく、イメージができました。
koichirou_k
3講座にわたって確率を学んだ。
復習して知識を深めたい。
xiu14
データを正しく運用するための考え方について整理ができました。
staka3
確率分布の基礎がとてもわかりやすかった。
業務に活かせるように活用していきたいです。
mori_1991
様々な確率分布があることを学んだ。また、積分と確率分布の関係が理解できた。
warashina12345
確率分布の考え方がイメージできた。
asakusajun
嘱託社員でラインオフにて働いていますが
現役時代には無かった新しい研修を楽しみながら
学習させていただいております。
aquico52
復習が必要だがひとまずは理解できた
takeshita_ta
確率を用いて、コールセンターの通話量や待ち時間の予測が可能である。データサイエンスにより、問い合わせ内容の分析や対応方針の策定が効率化できる。
tnema
再受講して用語と計算式を覚えたい。
tempchan
はるか昔の高校文系数学では全く習わなかったかなり高度な確率でした。
子どもの参考書を借りて復習します。
myu-tan
確率分布は、以前シミュレーションのプログラミングを行った際に使用したことがあったが、表面上でしか理解していなかったので再確認ができた。今後活用できるよう、様々な具体例を探していきたいと思う。
t03290512
日常業務に取り組活動
jun_suga
業務で使うデータ分析に活用できます。正規分布は様々な現象で取得できるデータの解釈に使います。予測の範囲などにも使えます。
yy_nn
学んだ内容は、データから今後の予測を立てる際に活用できると思います。データが離散型か連続型かを判別し、求める確率に応じた確率分布を選択できるように、今回の内容を振り返りたいです。
hirano_rikiya
分布と確率の関係を学んだ。
nokt
ポアソン分布、指数分布、正規分布について改めて学ぶことができました。
srk1
概念は理解できたので業務にどのように活用できるか考えてみたい。
yoshiyc
確率には様々な数式が存在し、活用できるは理解でしましたが。身につけるには再学習が必要です。
everest
営業成果の予測や優良顧客の見極めに活用でき、効率的なアプローチを可能にしたい。
hiroshi-srkr
分布と確率変数、確率密度についてあまり理解できていなかったがこれによって医療統計についても理解が進むと思います。
kkmmyy
今後活かしていきたいと思います
yoshiyasu1680
指数分布がよく理解できた
timetraveler
連続一様分布、指数分布、正規分布の違いが難しかった。他のWebページを見て理解を深めたい。
sat_mura
確率について、3つの単元で理解が深まりました。
なんとなく、活用するじゃなくて、なぜこのモデルを使うということを深めたいです。
macha511
離散分布と連続分布について理解できました。
unagi0904
いままで、いかに問題意識を持たずに日々過ごしていたか、確率と聞いてもただダーツの刺さり具合ふふんぐらいにしか思ってなかった事が思われ、自分の目の鱗の厚さに残念ひとしおです。反省しました。
kobayashi_yasu
確率について、理解が深まった。
holy_tech
正規分布を積分して生成する曲線は何と呼ぶのだろう。
h_tsukawaki
なかなか活用イメージがわかないので、今後の学習の宿題にします
na_ho
確率分布の捉え方がわかった
toshiotakamura
品質保証業務に関わっていたため、今回紹介された確率分布自体は知っていた。正規分布はよく利用したが、正規分布の公式の意味までは理解できていなかったので今回の講義で理解を深めることになった。子の確率分布が機会学習で実際にどのように活用されているのか、また確率分布に依存した場合どのようなリスクがあるのかも含めて理解していきたい。
ks070341
統計データを分布で推し量るうえで勉強となった。
shirankedo
確率と分布を使いこなし、そこから理解と実行を進めることが大事