Exploratoryツールでロジスティック回帰分析を実施してみる
Exploratoryツールでロジスティック回帰分析を実施してみる今回のゴール） ・Exploratoryツールでロジスティック回帰分析を実施する ・指標を理解する ・モデルを評価するロジスティック回帰分析とは）
Exploratoryツールでロジスティック回帰分析を実施してみる今回のゴール） ・Exploratoryツールでロジスティック回帰分析を実施する ・指標を理解する ・モデルを評価するロジスティック回帰分析とは）
Exploratoryツールで相関比を求めてみる（１）相関比とは 相関比とは、量的データと質的データの相関を確認する場合に参照される指標です。なお、データの分類によって、相関係数は下記の通りとなります。量的データ x 量的データ単相関係
Exploratoryツールを使って初回購入月ごとに顧客別購入回数を確認する今回のゴール） Exploratoryツールの超重要機能のひとつ、集計とグループ化を試してみる 表集計の累積合計（累計）を使って購入回数をカウントする
Exploratoryツールでマーケット・バスケット分析を実施してみるマーケット・バスケット分析とは マーケット・バスケット分析とは、データマイニングの解析手法の一つで、例えば、買い物時に一緒に買われたような商品群（併売商品）のパターン・特徴・関連性を見い出すための分析です。
Exploratoryツールにおける重回帰分析を試してみる重回帰分析とは １つの結果に対して影響を与えていると考えられる要因（=説明変数）が複数ある回帰分析のことを指します。なお、この結果を被説明変数あるいは目的変数などと呼びます。重回帰分析の狙いは、主に要因
Exploratoryツールで分散分析（ANOVA）と検定を実施してみる 分散分析（ANOVA）とは分散分析（ANOVA）とは、要因（因子）の効果の有無を実験結果から判定する分析です。主に３群以上の平均の差が有意かどうかをF値を求めて検定（F検定）して判断
クラメールの連関係数から独立性の検定（カイ二乗検定・χ2検定）までの流れはじめに前回は、こちらの記事でカイ二乗検定（χ2検定）をExploratoryツールを使って試してみました。今回は、これらを「自力」で計算してみようと思います。&nbs
Exploratoryを使った検定（χ２検定・カイ二乗検定）はじめに 本日は、おもに、χ2検定（カイ二乗検定）の使いどころと解釈方法をご紹介しながら、最後にExploratory（データラングリング・ノートのRCodeの２つ）を使って検定の実施までやってみたい
Exploratoryのノート（R）を使って二項検定を実施してみる二項検定で95%信頼区間を推定する下記の記事で、二項検定で95%信頼区間を推定する件（くだり）がありましたので、そこだけ簡単に試してみます。https://blogos.com/articl
Tableau&Exploratory_95%信頼区間をそれぞれで可視化する今回使用するデータソースはこちら開始年2016年のサンプル・スーパーストアをお借りします。 （１）95%信頼区間とはサンプルの平均と