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データの収集と前処理: オンラインでの統計分析には、まずデータの収集と前処理が必要です。データを収集するためには、ウェブスクレイピングやAPIを使用してデータを取得することができます。取得したデータは、必要な形式に整形する必要があります。PythonのライブラリであるPandasを使用すると、データの読み込み、クレンジング、変換などの前処理作業を効率的に行うことができます。
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記述統計: 収集したデータを理解するために、記述統計を行います。Pythonの統計パッケージであるStatsModelsやSciPyを使用すると、データの要約統計量（平均、中央値、標準偏差など）を計算することができます。また、ヒストグラムや散布図を作成してデータの分布や相関関係を可視化することもできます。
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推測統計: 収集したデータをもとに、推測統計を行いたい場合があります。たとえば、サンプルから母集団の特性を推測したり、2つのグループ間の差異を検定したりすることがあります。Pythonの統計パッケージであるSciPyやStatsModelsを使用すると、t検定、ANOVA、回帰分析などの統計的検定を実施することができます。
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機械学習と予測モデリング: オンラインの統計分析では、機械学習と予測モデリングも重要な要素です。Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使用すると、回帰分析、分類、クラスタリングなどの機械学習タスクを実行することができます。また、予測モデルの評価やパフォーマンスの改善に関する手法も学ぶことができます。
これらは、オンラインでの統計分析の基本的な手法となります。統計分析にはさまざまな応用方法がありますので、具体的な問題やデータに応じて適切な手法を選択する必要があります。コード例を使って実際のデータを解析することで、より実践的な経験を積むことができます。