標準偏差　stdev 分散=偏差(平均-各データ)二乗の合計/データ個数 標準偏差=√分散 全データの2/3が収まっている範囲がわかる 相関関数 correl 2範囲の相関性+1〜-1 散布図にすると0.7くらいから方向性が見える データの前提を見誤ると変なデータになる 単回帰分析　散布図>データ>線形近似 ・グラフに数式を表示する ・グラフにR-2乗値を表示する R-2乗値は相関値の二乗なので、0.49が相関0.7と同じ。R-2乗値が0.5を超えたら相関性を認めて良さそう。 y=ax+b になる bは切片。例えば費用ゼロでもいける売上。実態からbを引けば試作効果がわかる。

データ分析超入門も読んで、ダブルの評価です。 分析とは、仮説を検証することである。 良い名言ですねー！ 目的を押さえて→仮説を立てて→手段(分析の) という型を教えてくれました。 目的→仮説→手段が全部ロジカルにつながっているかも大事である。 目的→仮説の段階では、サラッと当たりをつける分析 (フレームワークや上位で並列な軸、よりインパクトがある軸を選ぶ) 仮説→手段の段階では、しっかりとした論理作りのための分析 分析の手段とは、仮説の根拠を集めること。 仮説の根拠を集めるには、データ収集をする。 その手段が沢山ある。 例えば… ・絶対値を比率に加工する ・要素ごとにさらに分解する ・定性情報を定量情報にする ・平均、中央値、外れ値、標準偏差、ヒストグラム、相関分析、単回帰分析が分析の手段。 ・e-Statで人工関連の調べものができる。 データ収集のコツは、仮説の一歩外までデータを集める。 (データ切れ対策のために) データ収集のコツは、データの軸に着目する。 データ収集のコツは、データの範囲を意識する。