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データの収集と整理: データ分析の最初のステップは、必要なデータを収集し、整理することです。データの収集には、ウェブスクレイピングやAPIからのデータ取得などの方法があります。収集したデータを適切な形式に整理し、分析の準備を整えましょう。
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データの探索と可視化: 探索的データ分析と可視化は、データの特徴や傾向を理解するために重要です。PythonのライブラリであるPandasやMatplotlibを使用して、データの要約統計量やグラフを作成しましょう。これにより、データのパターンや異常値を発見することができます。
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データの前処理と特徴エンジニアリング: データを分析する前に、欠損値の処理や特徴量のスケーリングなどの前処理が必要です。また、既存の特徴量を組み合わせたり、新しい特徴量を作成する特徴エンジニアリングも重要です。PythonのライブラリであるScikit-learnを使用して、これらの処理を行いましょう。
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機械学習モデルの構築と評価: データの前処理が完了したら、機械学習モデルを構築しましょう。Scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使用して、回帰、分類、クラスタリングなどの問題に対するモデルを作成します。モデルの評価には、交差検証や性能指標の計算などを行いましょう。
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モデルのチューニングと改善: モデルのパフォーマンスを向上させるために、ハイパーパラメータのチューニングや特徴選択などの手法を使用することがあります。これにより、モデルの予測精度を向上させることができます。
以上が、Courseraの応用データサイエンスコースで学ぶデータ分析の基本的な手法です。このコースでは、これらの手法についてより詳しく学ぶことができます。また、コース内では多くの実践的なコード例も提供されていますので、実際のデータに対してこれらの手法を適用してみることをおすすめします。