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オッズ比とその有意性の作表において、参考になる文献(心理統計講座movie)
▽ Preview(お試し編)
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#心理統計講座
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[Psyc & Biz]【データ分析ライブ】相関係数マトリックス(相関表)を一括作成する方法の一例 - audio commentary ver.
▼ 元動画(解説なし / uncut ver. )
【データ分析ライブ】相関係数マトリックス(相関表)を一括作成する方法の一例 - uncut ver.
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【FULL / 無料公開】正誤表あり 概要欄要確認 | [Biz] 第8回 データ分析の手法 - 因果関係のモデル、他(リカレント / リスキリングのためのデータ分析)
05:07 誤 -3.0 / 正 -0.3
05:07 誤 -3.0 / 正 -0.3
05:38 注:説明変数=独立変数、目的変数=従属変数
06:40 誤 .53 / 正 .51
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【FULL / 無料公開】 [Psyc] 2要因分散分析 - 概論(心理統計講座movie)
【FULL / 無料公開】 [Psyc] 分散分析 - 概論(心理統計講座movie)
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【都度払いとサブスク、ユーザー満足度を比較したい】ご紹介 – 心理統計講座 /ピープルアナリティクスのための統計データ分析 《 注:説明欄参照 》
【注】自由度に誤りがあります。正しくは、38です。それに伴い、t値も正しくは、2.69となります。失礼いたしました。
事前検定なしに「等分散性を仮定しない」を選択する理由(06:00)
https://www.youtube.com/watch?v=Er8_gm9HEGk
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【社内教育・研修の効果を検証したい】ご紹介 – 心理統計講座 /ピープルアナリティクスのための統計データ分析
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【FULL / 無料公開】 [Psyc] 分散分析 - 概論(心理統計講座movie)
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[Biz] 正規分布 - 代表値および標準偏差との関係性(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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#人事データ分析
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[Biz] 散布度を図示する方法 - 外れ値の扱いに関する補足 / 四分位範囲と四分位偏差(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度を図示する方法 - 箱ひげ図と外れ値(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度を図示する方法 - 四分位数と箱ひげ図(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度の求め方 - エクセルによる分散、標準偏差(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データの散らばり具合を要約 - 標準偏差(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データの散らばり具合を要約 - 分散(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データの散らばり具合を要約 - 散布度(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値の求め方 - エクセルによる平均値、中央値、最頻値(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値の使い分け - データの種類・尺度水準(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値の使い分け - それぞれの長所と短所(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値 – 平均値、中央値、最頻値(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 要約統計量 – 代表値と散布度は対にして用いる(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データ分析の全体的過程(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
Presenterから一言:全数調査はいわば総選挙なので、1票でも多ければ(1点でも高ければ)、そちらが多いと判断してよい、という考え方になります。それに対して、標本調査は、いわば出口調査なので、ランダムにデータを取り、そのデータで生じていることが全体(母集団)でも生じているのか、つまり、有意な結果であるのか、を検証する必要性が出てきます。 - 長内優樹
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[Biz] 全数調査と標本調査、記述統計と推測統計(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データサイエンス、初学者はどこから学ぶべきか(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] いわゆる文系出身者にも可能性がある、活躍できる理由(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 現代ビジネスにおけるデータ分析の必要性(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 意思決定者が統計的データ分析の結果を活用できない組織に必要なこと
・就職、転職活動を行う方、社内研修などを企画する方を対象に、ビジネストレンドをご紹介する動画シリーズです( https://www.nicovideo.jp/series/258812 / https://www.secondary-jp.com/biztrend/ )。
・弊社セカンダリーは心理学の学習支援、研究支援を行っておりますが、心理学を学んで一般企業などへ就職される大学生/大学院生、心理関連職から一般企業などへ転職される方、就活指導をされる先生方、その他、全ての転職、転職活動中の方も応援しております。
・YouTubeにてお試し編を無料公開中です。
▼ 動画に関して
- 新規動画の「期間限定無料公開」につきまして
https://ch.nicovideo.jp/secondary/blomaga/ar1944612
- 動画シリーズ一覧
https://ch.nicovideo.jp/secondary/blomaga/ar2031531
▼ 個別指導講座 - 心理学のパーソナルトレーナー
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▼ Presenter
- 長内優樹 / Yuki Osanai
https://www.yukiosanai.com
▼ twitter - 新規公開動画情報などをご紹介
https://twitter.com/secondary_jp
https://twitter.com/secondary_biz
▼ BGM
動画Sound~えふぇく島~ https://dougasound.com/
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学術系コンサルティングの
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藤川賢治「データで見るコロナとワクチン」講演会&マジックショー (10/16(日) 船橋)
【申し込みフォーム】
https://forms.gle/TNJKC6X8AwbyW6W36
【講演者】藤川賢治
【講演テーマ】データで見るコロナとワクチン
【開催日】10/16(日)
【時間】16:00~19:00
一部 講演会 16:00~17:00
二部 懇親会&マジックショー 17:00~19:00
【場所】船橋 にぎり屋 大膳
【最寄駅】総武線 船橋駅
【参加費】6000円(当日お支払い下さい)
【定員】30名
【本家「日本の明日のために!千葉」のアナウンス】
https://www.youtube.com/watch?v=T1Zl9tMGYaA
pythonでFREDの経済データを分析してみよう!
今回の動画ではFRED (Federal Reserve Economic Data、連邦準備制度経済データ)のデータをAPI経由で取得し、Python上でグラフを作成するまでの手順について説明します!
★動画で使用したコード:https://k-dm.work/ja/timeseries/finance/001-fred/
・FRED® Unemployment Rate (UNRATE) https://fred.stlouisfed.org/series/UNRATE
・FRED® API https://fred.stlouisfed.org/docs/api/fred/
・7astro7/full_fred https://github.com/7astro7/full_fred
データ収集とは?データ収集の目的と事例を紹介する
スクレイピングはインターネット上の情報を収集して、取得した情報の加工できます。より詳しくデータを抽出すると、より深いデータ分析を行います。このビデオは動画メディア、マーケティングなどの活用事例を紹介します。
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データ分析!5つの便利なPandas関数を紹介する
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“リスキリング”で学び直し
7回目のテーマは「"リスキリング"で学び直し」。デジタル化が進んだことで今、30代~40代の社員を中心にデータ分析やプログラミングといったデジタルスキルを新たに身に付けさせる「リスキリング」研修を行う企業が増えています。2030年にはこうしたノウハウを持った人材が170万人不足するという調査結果もあるなど、デジタルスキルを持つ人材の奪い合いがすでに起きていて、自社の社員を育成することでこの問題を乗り越えようとしています。今後、労働市場で求められる人材であり続けるためには企業内研修だけに頼らず、自ら"リスキリング"することが必要となる時代が来るかもしれません。実際のリスキリング事例と共に解説します。
2021年TOP10 Webスクレイピングツールの評価(2)
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