Boxuegu-誰でもできるデータ分析コース

コースカタログ:

├──第1章 データアナリストのキャリアの概要

| ├──01. データアナリストの経済的見通しは？[3].mp4 6.78M

| ├──02.データ分析に適した人は誰なのか_[3].mp4 12.93M

| ├──03.データ分析者の必須知識_[3].mp4 29.04M

| └──04.データアナリストの主な職務_[3].mp4 20.58M

├──第2章 データ分析とデータマイニングの概念と考え方

| ├──第1章 基本概念

| | ├──01. データ分析とデータマイニングの定義.mp4 129.88M

| | ├──02. データ分析とデータマイニングの階層.mp4 63.28M

| | ├──03. データ分析とデータマイニングの3つの要素.mp4 227.64M

| | └──04. このセクションのまとめ.mp4 41.30M

| ├──第2章 探索的データ分析

| | ├──01. 交通データの記述方法.mp4 204.82M

| | ├──02. 視覚表示の原理.mp4 19.81M

| | └──03. このセクションの要約.mp4 26.52M

| ├──第3章 予測と分類

| | ├──01. 予測と分類の概念モデルとプロセス.mp4 87.00M

| | ├──02. 分類と予測：線形回帰.mp4 135.32M

| | ├──03. ロジスティック回帰.mp4 223.60M

| | ├──04. 決定木アルゴリズム.mp4 124.01M

| | ├──05. サポートベクターマシン.mp4 105.06M

| | ├──06. ナイーブベイズ.mp4 88.14M

| | └──07. このセクションの要約.mp4 25.72M

| └──第4章 クラスタリングと次元削減

| | ├──01. クラスタリングアルゴリズムの基本概念.mp4 100.08M

| | ├──02. 階層的クラスタリング.mp4 87.79M

| | ├──03. K平均法クラスタリング.mp4 74.11M

| | ├──04. 次元削減モデル-PCA.mp4 61.44M

| | └──05. このセクションのまとめ.mp4 2.13M

├──第3章 基礎統計とSPSSソフトウェアの応用

| ├──第1節 記述統計の説明

| | ├──01. 統計分析の目的.mp4 39.60M

| | ├──02. 統計分析の重要概念.mp4 17.91M

| | ├──03. 4つの尺度.mp4 151.23M

| | ├──04. 中心傾向-平均.mp4 58.42M

| | ├──05. 中心傾向 - 中央値と最頻値.mp4 36.14M

| | ├──06. 離散傾向-範囲と分散.mp4 132.21M

| | ├──07. 事例運用～分散と集中のトレンドをどう実現するか.mp4 137.79M

| | └──08. このセクションの要約.mp4 7.21M

| ├──第2章 仮説検定_統計的判断

| | ├──01. 統計の真髄.mp4 39.43M

| | ├──02. 統計学の二大定理.mp4 46.30M

| | ├──03. 統計的判断標本誤差と標準誤差.mp4 61.26M

| | ├──04. 統計的推論-t分布.mp4 85.49M

| | ├──05. 統計的推論-パラメータ推定.mp4 72.08M

| | ├──06. 統計的推論-仮説検定.mp4 127.05M

| | └──07. このセクションのまとめ.mp4 20.70M

| ├──第3節 サンプリング方法

| | ├──01. 統計処理.mp4 8.58M

| | ├──02. サンプリングの考え方.mp4 6.80M

| | ├──03. サンプリング法と非サンプリング法.mp4 93.78M

| | ├──04. 標本調査と国勢調査の特徴.mp4 39.51M

| | ├──05. 非抽出調査.mp4 67.10M

| | ├──06. 非標本調査の3つの種類.mp4 236.94M

| | ├──07. 無応答エラーの対処.mp4 15.64M

| | ├──08. サンプリング過程.mp4 43.71M

| | ├──09. サンプリングユニットとサンプリングフレーム.mp4 25.95M

| | ├──10. サンプリングフォーマット.mp4 166.50M

| | ├──11. 確率サンプリング-単純サンプリングと系統的サンプリング.mp4 49.71M

| | ├──12. 確率サンプリング-ppsサンプリング.mp4 115.68M

| | ├──13. 確率抽出法-層別抽出法.mp4 21.97M

| | ├──14. 非確率サンプリング-エリアサンプリング、時間サンプリング、電話サンプリング.mp4 61.76M

| | └──15. 総集編.mp4 22.62M

| └──第4章 一般モデル

| | ├──実践的な質問

| | ├──1. t検定.mp4 19.08M

| | ├──2. t検定ケース練習.mp4 181.35M

| | ├──3.Fテスト.mp4 34.93M

| | ├──4. Fテストケース練習.mp4 93.26M

| | ├──5.相関分析.mp4 21.58M

| | ├──6.相関分析-事例演習.mp4 44.81M

| | ├──7. 線形回帰.mp4 40.77M

| | ├──8-線形回帰-ケース演習.mp4 89.32M

| | └──9. このセクションのまとめ.mp4 47.01M

├──第4章 データ前処理の基礎

| ├──第1章 データ分析前の準備

| | ├──1. 統計ワークフロー.mp4 24.80M

| | ├──2.統計準備.mp4 100.21M

| | ├──3.データ検査ポイント.mp4 153.32M

| | ├──4. オープンクエスチョンの準備.mp4 173.26M

| | └──5. このセクションのまとめ.mp4 11.30M

| ├──第2章 データクレンジング

| | ├──1. データクリーニングの概念とプロセス.mp4 39.00M

| | ├──2. フィールド選択とデータ品質レポート.mp4 100.61M

| | ├──3.データクリーニングの主な作業.mp4 108.24M

| | ├──4.エラー値と異常値の処理方法.mp4 142.40M

| | ├──5.欠損値処理方法.mp4 233.95M

| | ├──6.異常値・欠損値の処理.mp4 169.79M

| | └──7. このセクションのまとめ.mp4 11.46M

| ├──第3章 データの正規化

| | ├──1.データ変換.mp4 236.81M

| | ├──2. データの離散化とデータ拡張.mp4 153.58M

| | ├──3. データの結合と分割.mp4 210.56M

| | └──4. このセクションのまとめ.mp4 5.74M

| └──宿題.txt 0.06kb

├──第5章 MySQLチュートリアル

| ├──第1章 SQL入門

| | ├──1. SQL入門.mp4 82.03M

| | ├──2. データベースの構築.mp4 71.82M

| | ├──3. データテーブルと制約を作成する.mp4 101.50M

| | ├──4. 挿入と変更.mp4 108.79M

| | └──5. このセクションのまとめ.mp4 9.74M

| ├──第2章 基本的なクエリ文

| | ├──1. 基本的なクエリステートメント.mp4 158.66M

| | └──2. このセクションのまとめ.mp4 6.65M

| ├──第3章 クロスクエリとサブクエリ

| | ├──1. 集計関数とクロスクエリ: group by.mp4 119.38M

| | ├──2. サブクエリ（in、not in）とあいまい一致 Like.mp4 144.84M

| | └──3. このセクションのまとめ.mp4 3.10M

| ├──第4章 練習テーブルクエリ

| | ├──1. テーブル結合クエリ.mp4 247.05M

| | └──2. まとめ.mp4 14.25M

| └──放課後の練習

| | ├──タイトル.txt 0.35kb

| | └──宿題資料.rar 144.33kb

├──第6章 Excel分析と可視化

| ├──第1章 Excel入門

| | └──1. Excel入門.mp4 55.95M

| ├──第2章 Excel関数スキル

| | ├──1.関数の紹介.mp4 84.28M

| | ├──2. 検索関数 - vlookup と hlookup.mp4 208.29M

| | ├──3. 検索機能 - INDEX と MATCH.mp4 45.41M

| | ├──4. 統計関数.mp4 252.21M

| | ├──5. 論理関数（パート1） - if、anda、or.mp4 123.57M

| | ├──6. 論理関数（その2）.mp4 113.60M

| | ├──7. 日付関数とテキスト関数.mp4 190.06M

| | └──8. このセクションのまとめ.mp4 21.51M

| ├──第3章 Excelの高速処理スキル

| | ├──1. マクロテクニック.mp4 262.60M

| | ├──2. ピボットテーブルと選択貼り付け.mp4 184.97M

| | ├──3.フォーマット調整テクニック.mp4 149.13M

| | ├──4. 検索とポジショニングおよびデータ妥当性技術.mp4 276.50M

| | ├──5.ショートカットキー関連スキル.mp4 64.12M

| | └──6. このセクションのまとめ.mp4 24.31M

| ├──第4章 Excelの視覚化テクニック

| | ├──1.絵の作り方.mp4 154.00M

| | ├──2. 組み合わせ表の作り方.mp4 151.30M

| | ├──3. 棒グラフバリエーション.mp4 132.19M

| | ├──4. データマップの起動方法.mp4 95.59M

| | └──5. このセクションのまとめ.mp4 7.47M

| └──放課後の練習

| | ├──放課後演習.docx 412.69kb

| | ├──ネザ.png 129.28kb

| | ├──宿題資料（１）.rar 144.33kb

| | └──宿題資料.rar 144.33kb

├──第7章 高度な学習

| ├──第1章 多変量解析手法の選択

| | ├──1. 教師なし解析と教師あり解析.mp4 31.93M

| | └──2. 教師なし分析の原則.mp4 38.37M

| ├──第2節 因子分析

| | ├──1.因子分析活用シナリオ.mp4 26.96M

| | ├──2. 因子の概念と分析プロセス.mp4 72.83M

| | ├──3.因子数の推定.mp4 65.87M

| | ├──4.因子軸の回転.mp4 59.08M

| | ├──5.因子解釈と因子スコアの計算.mp4 53.58M

| | ├──6.ケース練習.mp4 118.97M

| | └──7. 因子分析を用いた評価方法.mp4 89.31M

| ├──第3節 クラスター分析

| | ├──1. クラスター分析の利用シナリオ.mp4 120.50M

| | ├──2. クラスター分析アルゴリズム.mp4 79.91M

| | ├──3. 非階層的クラスタリング K-means.mp4 112.92M

| | ├──4. K平均法のケース練習.mp4 223.04M

| | └──5. 二次クラスタリング.mp4 32.96M

| ├──第4節 対応分析

| | ├──1. 対応分析の目的と結果の解釈.mp4 98.03M

| | └──2. 対応分析事例演習.mp4 128.91M

| ├──第5章 多次元尺度分析

| | ├──1. コンセプトと使用シナリオ.mp4 81.03M

| | ├──2. 多次元尺度分析の例.mp4 130.62M

| | ├──3. ケース1: 生徒の成績に基づいて座席を割り当てる.mp4 54.71M

| | ├──4. ケース2: 生徒のテストの成績に基づいて座席を割り当てる.mp4 26.13M

| | ├──5. 事例3：携帯電話の類似性に基づく競争力の判断.mp4 27.91M

| | └──6. 多次元尺度法の欠点と代替手法.mp4 30.85M

| ├──第6章 時系列分析

| | ├──1. 時系列利用シナリオ.mp4 6.45M

| | ├──2. 2種類の時系列.mp4 6.39M

| | ├──3. 時系列モデル ARIMA.mp4 10.12M

| | ├──4. 時系列での処理方法.mp4 97.16M

| | └──5. 事例演習-スーパーマーケットチェーンの売上に影響を与える要因の予測.mp4 153.00M

| ├──第7節 ロジスティクス

| | ├──1. 利用シナリオと理論的背景.mp4 96.33M

| | └──2. ロジスティックケースの実践 - ユーザー離脱と新規ユーザー予測に影響を与える要因.mp4 288.51M

| └──放課後の練習

| | ├──高度な統計手法課題データ.xlsx 11.05kb

| | └──タイトル.txt 0.14kb

├──第8章 古典的なデータマイニングアルゴリズム

| ├──第1章 データマイニングの基礎とデータ層別サンプリング

| | ├──1. 身近なデータマイニング事例.mp4 31.16M

| | ├──2. データ準備とデータ分割方法.mp4 12.24M

| | ├──3. データ分析とデータマイニングのつながりと違い.mp4 84.83M

| | ├──4. モデラーソフト紹介.mp4 43.96M

| | └──5. Modelerでデータ層別サンプリングを実装する方法.mp4 143.68M

| ├──第2章 ナイーブベイズ

| | ├──1. ナイーブベイズ原理.mp4 77.21M

| | ├──2. ナイーブベイズアルゴリズムのプロセス.mp4 34.33M

| | ├──3. ナイーブベイズアルゴリズムの例.mp4 58.45M

| | ├──4. ナイーブベイズアルゴリズムの利点と欠点.mp4 114.41M

| | └──5. ケース演習 - ベイジアンネットワークを使用したモデリング.mp4 96.41M

| ├──第3章 意思決定ツリー

| | ├──1. 決定木の使用シナリオ.mp4 3.88M

| | ├──2. 決定木アルゴリズム（1）——ID3.mp4 19.40M

| | ├──3. 決定木アルゴリズム（2）——C4.5.mp4 45.49M

| | ├──4. 決定木アルゴリズム（3）——回帰木 CART.mp4 50.17M

| | ├──5. 決定木アルゴリズム（4）——CHAID.mp4 11.05M

| | ├──6. 過剰適合の問題の防止.mp4 6.37M

| | └──7. Modelerを使った決定木の作成方法.mp4 141.23M

| ├──第4章 ニューラルネットワーク

| | ├──1. ニューラルネットワークの構成.mp4 87.75M

| | ├──2. 誤差関数を計算して事故重量を修正する.mp4 30.30M

| | ├──3. ニューラルネットワークと他の解析との関係.mp4 17.95M

| | └──4.ケース練習.mp4 28.39M

| ├──第5章 サポートベクターマシン

| | ├──1. サポートベクターマシンの原理の紹介.mp4 21.16M

| | ├──2. 線形分離可能と線形分離不可能.mp4 11.01M

| | └──3.ケース練習.mp4 60.86M

| ├──第6章 アンサンブルアルゴリズムとモデル評価

| | ├──1.統合アルゴリズムの目的と方法.mp4 15.20M

| | ├──2. バギングとボスティングの計算原理.mp4 170.23M

| | ├──3. 混同行列に基づくモデル評価.mp4 40.12M

| | ├──4. ModelerでGAINカーブとLiftカーブを描く.mp4 19.94M

| | └──5. 学習教材拡大.mp4 27.78M

| └──放課後の練習

| | ├──放課後演習.txt 0.18kb

| | └──宿題資料.rar 313.64kb

├──第9章 R言語と基礎解析入門

| ├──第1章 R言語の基本操作

| | ├──1. R言語入門.mp4 124.09M

| | ├──10. 離散確率変数分布と連続確率変数分布.mp4 274.86M

| | ├──2. R言語の基本操作.mp4 146.18M

| | ├──3. R言語のデータ構造入門.mp4 100.36M

| | ├──4. ベクトルと行列の基本演算.mp4 281.98M

| | ├──5. データフレーム操作.mp4 341.38M

| | ├──6. ループ制御フロー——for&while.mp4 108.99M

| | ├──7. 条件選択制御フロー——if.mp4 68.31M

| | ├──8. カスタム機能.mp4 77.09M

| | └──9. R言語関数と確率分布の応用入門.mp4 206.44M

| ├──セクション2 Rによる記述的データ分析

| | ├──1. 探索的データ分析 - 中心傾向と分散傾向.mp4 220.06M

| | ├──2. 探索的データ分析 - 相関係数と関数の紹介.mp4 244.92M

| | └──3. 探索的データ分析 - 仮説検定.mp4 41.23M

| ├──第3章 R言語回帰アルゴリズム

| | ├──1. 基本的な回帰アルゴリズムと関連するハーン数の紹介（パート1）.mp4 363.71M

| | ├──2. 基本的な回帰アルゴリズムと関連するハーン数の紹介（パート2）.mp4 272.55M

| | ├──3. モデル選択.mp4 206.08M

| | └──4.回帰診断.mp4 375.55M

| ├──第4章 R言語分類アルゴリズム

| | ├──1. ロジスティック回帰（パート1）.mp4 336.63M

| | ├──2. ロジスティック回帰（その2）.mp4 431.91M

| | ├──3. 決定木アルゴリズム.mp4 65.35M

| | ├──4. 決定木の剪定.mp4 224.07M

| | └──5. ランダムフォレスト.mp4 341.92M

| ├──第5章 Rにおけるクラスタリングと次元削減

| | ├──1. Rを用いた階層的クラスタリングの実装方法.mp4 468.60M

| | ├──2. Rを用いたKmeansクラスタリング法の実装方法.mp4 99.41M

| | ├──3. クラスタリング品質の判断方法.mp4 171.71M

| | └──4. Rを使用したPCA次元削減の実装方法.mp4 342.05M

| └──放課後の練習

| | ├──スカルパー詳細.rar 215.68kb

| | └──放課後演習.txt 0.34kb

├──第10章 Python入門と基礎分析

| ├──第1章 概要と基本操作

| | ├──1. コースと開発環境の紹介.mp4 80.25M

| | ├──2.ヘルプドキュメントの入手と基本操作.mp4 233.16M

| | ├──3. 基本演算: 整数、小数、複素数とリスト、文字列、辞書.mp4 120.87M

| | ├──4. カスタム機能.mp4 119.92M

| | ├──5.Jupyte共通ショートカットキーと自動補完機能の実装 r.mp4 59.73M

| | └──6. このセクションのまとめ.mp4 9.41M

| ├──第2章 Numpy

| | ├──1. ゼロから配列を作成する.mp4 229.21M

| | ├──2. ケース演習 - 99乗算表とスロットマシンの実装方法.mp4 113.56M

| | ├──3. 配列操作.mp4 140.86M

| | ├──4.配列計算.mp4 82.32M

| | ├──5. アレイ放送.mp4 173.79M

| | └──6. 比較、マスキング、ブール論理.mp4 113.66M

| ├──第3章 パンダ

| | ├──1. シーケンスとデータベース.mp4 97.54M

| | ├──10. このセクションのまとめ.mp4 11.04M

| | ├──2. インデックスとスライス.mp4 105.59M

| | ├──3. インデックス操作による新しい列の生成.mp4 44.32M

| | ├──4. ファイルの読み込みと書き込み.mp4 65.38M

| | ├──5.欠損値処理.mp4 106.21M

| | ├──6. データ接続.mp4 146.10M

| | ├──7. グループ化と集約.mp4 92.35M

| | ├──8. ピボットテーブル.mp4 125.21M

| | └──9. 文字列処理.mp4 47.02M

| ├──第4章 MatplotlibとPythonによる描画

| | ├──1. 基本描画 折れ線グラフと散布図.mp4 194.77M

| | ├──2. 基本描画 - ヒストグラムと円グラフ.mp4 97.36M

| | ├──3. サブ図と凡例.mp4 93.86M

| | ├──4. アイコン設定——ラベル、テーブルスタイル、cmap.mp4 206.07M

| | ├──5. 上級編の描き方.mp4 171.06M

| | └──6. このセクションのまとめ.mp4 2.52M

| ├──第5章 Sklearnと機械学習の基礎

| | ├──1. 線形回帰.mp4 109.66M

| | ├──10. サポートベクターマシン - カーネル関数.mp4 144.57M

| | ├──11. サポートベクターマシンはどのようにして過剰適合を防ぐのか.mp4 96.33M

| | ├──12. Pythonを使用してPCA次元削減アルゴリズムを実装する方法.mp4 227.84M

| | ├──13. Python で Kmeans クラスタリングを実装する方法.mp4 82.91M

| | ├──14. このセクションの要約.mp4 30.38M

| | ├──2. ロジスティック回帰の原理、モデル実装、正則化.mp4 222.68M

| | ├──3. ロジスティック回帰の評価と最適な反復回数.mp4 204.24M

| | ├──4. ベイズ分類器の実装プロセス.mp4 66.52M

| | ├──5. ナイーブベイズアルゴリズムのケース - 手書き数字認識.mp4 44.51M

| | ├──6. データ前処理.mp4 307.29M

| | ├──7. 決定木とランダムフォレスト——エントロピーと決定木.mp4 86.72M

| | ├──8. 決定木とランダムフォレストアルゴリズムの比較.mp4 100.08M

| | └──9. ランダムフォレストのパラメータ調整.mp4 222.16M

| └──放課後の練習

| | └──放課後演習.txt 0.40kb

├──第11章 授業概要表

| └──コース概要.mp4 94.47M

└──情報

| ├──授業実践教材.RAR 1.69M

| ├──誰でも学べるデータ分析講座～概要チャート.RAR 107.20kb

| └──みんなのためのデータアナリスト - 講義ノート (pdf).RAR 21.22M