データ分析のためのCourseraの認定コース:コード例と共に原因分析方法を学ぶ

散布図と相関係数: データ間の関係を視覚化するために散布図を作成しましょう。相関係数を計算することで、変数間の関連性を定量化することができます。PythonのPandasやMatplotlibを使用して、散布図と相関係数を計算するコード例を学びましょう。

ヒストグラムと分布: データの分布を理解するためにヒストグラムを作成しましょう。分布の形状や中心傾向を視覚化することができます。PythonのSeabornやNumPyを使用して、ヒストグラムと分布を分析するコード例を学びましょう。

データのクレンジングと前処理: データセットにはしばしば欠損値や異常値が含まれています。これらの問題に対処するために、データのクレンジングと前処理を行いましょう。PythonのPandasやNumPyを使用して、欠損値の処理や異常値の検出と修正のコード例を学びましょう。

回帰分析: 目的変数と説明変数の関係を分析するために回帰分析を使用します。PythonのScikit-learnを使用して、線形回帰や多項式回帰のコード例を学びましょう。回帰分析により、変数間の関連性や予測モデルの作成方法を理解することができます。

分類分析: データをカテゴリに分類するために分類分析を使用します。PythonのScikit-learnを使用して、ロジスティック回帰や決定木のコード例を学びましょう。分類分析により、データの特徴を抽出し、予測モデルを構築する方法を学ぶことができます。