全5回 瀬下大輔のマーケターが身につけたい統計学(基礎編)

瀬下大輔

実施したA/Bテストの期間が十分だったのか根拠を持って言えますか? ビックデータの分析には統計が必要だろうけど、難しそうだと尻込みしていませんか? Web解析の担当者に向けて、実務で役立つ統計学の基礎を学びます。

アクセス解析ツールから得られるレポートを駆使した分析に、圧倒的に不足しているのは「根拠」です。2週間実施したA/Bテストも、期間を変えて再テストをすれば、前とは別の結果になることもあるでしょう。 そうならないためには「統計学」で根拠を求めましょう。このLESSONでは、おなじみのGoogle アナリティクスのデータを例にWeb解析で使える統計を紹介します。 Web解析を担当しているみなさんに統計学

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第2回 Rの基本操作を体験しよう

2017/01/26

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今後のLESSONでも使う、統計解析向けのプログラミング言語である「R」の基本操作を一通り体験してみましょう。 Rでオブジェクトを作ろう Rにデータ(データのまとまり)を入力するには、オブジェクト(object)と呼ばれる箱のようなものにデータを代入します。 Rのコンソールに以下を入力します。 > pageView <- c(175,178,180,182,184,175,172,17

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「R」で統計量を調べたり、ヒストグラムを描いたりして簡単な統計分析をしてみましょう。 基本的な統計量を求めてみよう 基本的な「統計量」を解説します。統計量とは統計的なアルゴリズム(関数)を適用して得られたデータの特徴を要約した数値です。Rには基本的な関数が用意されているので、すぐに「統計的な分析」を始められます。 平均 → mean(x) 中央値 → median(x) 標準偏差 → sd(x)

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前回はRを使って簡単な統計量の計算を実践しました。今回は、その中でも特に重要な代表値について学習します。 統計学では、まだ加工していないデータを生データ(raw data)、加工した値を代表値(averages)といいます。 平均値・中央値・最頻値 統計学で用いる代表値は無数にありますが、「代表値の王様」と呼ばれる「平均値(mean)」、データの中心を表す「中央値(median)」、データ中に最頻

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前回に続き、統計学で使う代表値を解説します。今回は、標準化で集団のなかの相対的位置を把握し、比較する方法を解説します。 標準化 「偏差値」は誰もが聞いたことがあるでしょう。日本ではあらゆるテストの評価基準に偏差値を使います。受験生時代には偏差値の推移に一喜一憂した経験があるでしょう。偏差値に嫌な思い出を持っている人も多いかもしれませんが、統計学には重要な指標なのです。 統計学では偏差値を求める過程

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