2020年9月6日 / 最終更新日 : 2020年10月3日 Takuma Nishimaki 生命科学データ BioPythonによるバイオデータ分析入門 BioPythonパッケージを使うと、Pythonで生物データ分析を簡単に取り扱うことができます。 この記事ではその入門編として、BioPythonを用いたDNA配列データの基本操作について整理しました。 BioPyth […]
2020年8月14日 / 最終更新日 : 2020年11月3日 Takuma Nishimaki 数量データ 【Python】正規分布に従っているかを調べる手法3種 t検定の適用の可否を調べたい時など、データが正規分布に従っているかどうかを調べたい時があります。 ヒストグラムを書いてみれば、見た目でなんとなく正規分布っぽいかどうかは分かりますが、それは正確ではありません。 データが正 […]
2020年7月11日 / 最終更新日 : 2020年7月11日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonによる綺麗な散布図の作成方法 Pythonを使って、綺麗な散布図を作る方法です。 seabornライブラリの、scatterplot、jointplot、pairplotを使用します。 使用データの読み込み この記事では以下のデータを使用して、様々な […]
2020年6月1日 / 最終更新日 : 2020年6月1日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonによる綺麗なヒストグラムの作成方法 Pythonを使って、綺麗なヒストグラムを作りましょう。 seabornライブラリのdistplotを使用していきます。 また、環境はJupyter notebookを使用していることを想定しています。 使用データの読み […]
2020年5月21日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonによる仮説検定の実行方法 Pythonで仮説検定を行う方法です。 t検定、ウィルコクソンの符号順位検定、ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニーのU検定）、カイ二乗検定についてご紹介しています。 どういう時にどの手法を使えば良いのかについて […]
2020年3月8日 / 最終更新日 : 2020年8月10日 Takuma Nishimaki テキストデータ Pythonによるテキストデータの表記揺れ対策あれこれ アンケートデータなどのテキスト情報を集計・分析する時、“表記揺れ”には非常に悩まされます。 例えば、同じ単語でも「Windows10」「Ｗｉｎｄｏｗｓ１０」「WINDOWS10」「Windows- […]
2020年1月17日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 数量データ 「t検定」を正しく理解しよう 例えば、ある会社の全社員に「あなたにとってこの会社は100点中何点ですか？」というアンケートを取ったとします。 その結果、全社員の平均値が昨年60点だったのが、今年は80点に上がりました。 この結果を見ると、多くの方は社 […]
2020年1月16日 / 最終更新日 : 2020年4月8日 Takuma Nishimaki 数量データ 「分散」「標準偏差」を正しく理解しよう データ分析や統計学を学ぶと、「分散」や「標準偏差」という言葉は極めて序盤に出てきます。 なんとなく、「データのばらつき具合の指標」であることは分かっているですが、解釈が分かりづらいためか、実際にこれらの指標が用いられてい […]
2020年1月15日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 数量データ 「相関係数」を正しく理解しよう 「相関」とは、ある2つのデータが互いにどれほど影響を及ぼしているかを表す指標です。 例えば、ある売店において、「入り口から陳列棚までの距離」と「その商品の売上数」に相関関係があることが分かったとします。 そうすると、売り […]
2020年1月12日 / 最終更新日 : 2020年8月9日 Takuma Nishimaki 数量データ YouTubeで学ぶデータ分析入門 様々な統計解析・データ分析の手法を学び、Excelでいつでも実行できるようになりましょう。 チャンネル登録 動画紹介 #1:t検定 2つのグループの結果に「差」があるのか、統計学的に調べる「t検定」です。 実行は簡単です […]
