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データの収集と整理: データ分析の基本は、適切なデータの収集と整理です。データ収集には、さまざまなソースからのデータの取得や、既存のデータベースからのデータの抽出が含まれます。データ整理では、データのクリーニング、欠損値の処理、データの形式変換などを行います。
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原因分析の手法: 原因分析は、ある問題や現象の背後にある要因を特定するための手法です。SNHUのデータ分析コースでは、さまざまな原因分析の手法が紹介されます。例えば、魚の骨図やプロセスフローチャートを使用して問題の因果関係を可視化する方法があります。また、統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて原因を特定する方法も学ぶことができます。
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コード例: データ分析において、プログラミング言語やツールを使用することは非常に一般的です。SNHUのデータ分析コースでは、PythonやRなどの主要なプログラミング言語を使用したコード例も学ぶことができます。例えば、データの可視化や統計的な分析を行うためのコード例、機械学習モデルを構築するためのコード例などがあります。
以上がSNHUのデータ分析コースにおける原因分析とコード例の学習についての概要です。SNHUのコースを受講することで、データ分析の基礎から実践的なスキルまで習得することができます。データ分析に興味がある方にとって、SNHUのコースは非常に価値のある学習機会となるでしょう。