pythonでの散布図の作成方法を解説！あらゆる見た目の変更パターンを網羅！
n-tanibata散布図とは？ 散布図とは、あるデータを元にして縦軸と横軸の2つの項目で量を計測し、データが当てはまる座標 (場所) に点をプロットすることでデータの分布を表現するグラフのことです。別の言い方をすると、散布図は、2つの項目...
【入門】因子分析とは？用途・メリット・手順を初心者向けに解説
因子分析とは 因子分析は「多変量解析」の分析手法の一つであり、数多くの変数を少数の潜在変数（因子）に要約してまとめることで、それらの変数がどのような潜在的変数によってどの程度影響を及ぼされているのかを探る分析手法です。い...
pythonでのヒストグラムの作成方法を解説！あらゆる見た目の変更パターンを網羅！
ヒストグラムとは？ ヒストグラムとは、ある特定のデータを区間ごとに区切り、 横軸にデータの区間 (階級) 、縦軸に区間に含まれるデータの個数 (度数) を設定することで、ある集団の各区間の個数や数値のばらつきといったデー...
主成分分析って何？～目的からアルゴリズム・結果の解釈方法まで豊富な例を含めて詳解！
主成分分析とは？ 「主成分分析」とは、多次元データのもつ情報をできるだけ損わずに低次元空間に情報を縮約する多変量解析手法の一種です。データの持つ情報量をなるべく元から削ぎ落すことなくかつ全体がわかりやすいように、複数の量...
【詳解】決定木分析とは？～長所・短所や活用シーンを徹底解説
決定木分析とは 決定木分析（Decision Tree）とは、ツリー構造（樹形図）によって想定しうる選択を全て行った場合の各結果を可視化することで、データを分析する機械学習の手法の一つです。決定木は結果の可視化以外にも、...
