日本時間の朝５時からでしたら、参加してみました。 ↓ は講師の先生が使用したスライドです。 また参加します！stats.idre.ucla.edu

「寄与度」の計算方法です。 先ずは、「寄与率」との違いを認識する必要があります。 www.meti.go.jp

www.meti.go.jp

現場の業務量調査は、業務量の把握や改善、適正人員配置等で行われますが、容易なことではありません。少し調べてみましたので、まとめてみました。 実際の業務量の測定には、以下ような手法があります。www.bpm-portal.jp www.newspt.co.jp ① 稼働分析法 ・…

相関係数はサンプルサイズは大きくなると、r＝0.2程度の相関であっても有意となってしまいます。 相関係数を検討する際においても、サンプルサイズの計算が提唱されています。 計算式等は以下の書籍に記載されていますが、想定される相関係数によって以下の…

公式HPにあるサンプルを過信し、当日に臨みました（ほとんど、ぶっつけ状態ですが・・・）テストは、2021年7月版の問題でした。 試験内容ですが、大問題が８つあり、各大問には小問題が５問程度あります。 ８個の大問の中で、実際にエクセルを動かして計算す…

# 「t」または「f」が入力ｓれているので、「t」なら1、「f」ならを返す関数を作成 def trans_f(x): if x == 't': return 1 elif x == 'f': return 0 # apply関数を用いて変換 data['文字変数A'] = data['文字変数A'].apply(trans_f(x)) # 無名関数の記述 da…

特徴量の選択には、以下の３つが知られている。 フィルター法 ラッパー法 組み込み法

内閣府 データ分析セミナー www.chisou.go.jp

環境省 地域経済循環分析 www.env.go.jp

Excelに入力したリスト等のデータにおいて、効率的に重複の箇所を見つける場合、「countif関数」が有効です。関数の第1引数には範囲を、第2引数には重複を探すセルを選択しますが、第1引数を絶対参照(F4)にしておかなければ、検索範囲がズレてしまいます。

# 散布図 data.plot.scatter(x='X軸の変数名', y='Y軸の変数名') plt.show()

後ほど、書きます！

dunn検定 と Conover-Iman検定が ユーザによって公開されているので、下記のようにインストールを行う。 ■ ssc install dunntest ■ ssc install conovertest詳細については、help dunntest 及び help conovertest で確認する。

# seabornのインポート import seaborn as sns # X軸及びY軸の指定 sns.boxplot(data=●●●●, x="X軸に相当する変数名", y="Y軸に相当する変数名") # 可視化結果を表示 plt.show() # 表示範囲を制限する時 （例では0～500） plt.ylim(0, 500) #←このコマンドが…

oceans-nadia.com

# count, mean, std, min, 25%タイル値, 50%タイル値, 75%タイル値, max の確認 df.describe() # 外れ値の確認 data["●●●"].value_counts().sort_index().tail() data["●●●"].value_counts().sort_index().head() # 特定のデータの削除 (連続変数である[y]の…

www.igaku-shoin.co.jp

axis=0 → 列単位 axis=1 → 行単位 #1列目を削除 df1 = df.drop(0, axis=0) #1行目を削除 df1 = df.drop(0, axis=1)

以下のようなことを耳にすることがある。 「行いたいこと（＝対策）はだいたい決まっているのに、何故、QC活動を行わないといけないのか？」 「改善活動とQC活動（TQM）との違いは？」 「QCとTQMとは、何が違うのか？」以下に、筆者としての見解を述べたいと…

# マウント from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 上記コマンドを入力後、Googleにアクセスする際のパスワードを貼り付けて完了！ その他にも、以下のようなものがある。 # ドライブ内のファイルをリスティング（中身の確認） ! ls…

リスト内包表記を用いれば、シンプルな記載となり、行数も削減できる！ # リスト list = [] #空のリスト作成 for i in range(10): list.append(i) #appendで空のリストに追加 print(list) # リスト内包表記 list = [i for i in range(10)] print(list) 何れ…

今は一つの企業で勤めるのはリスクと言われる時代。自己をSWOT分析し、実践してみたいです。 toyokeizai.net

# 連続データの記述(count,mean, std, min, 25%, 50%, 75%, max ) df.describe() # データの性状を問わず、全てのデータの記述 df.describe(include="all") # locを用いた、特定のデータの記述 (例は「平均」) df.describe().loc["mean"]

読み込んだからのデータ抽出 #特定の用語(●●●●●●)を含むデータの抽出 df[df["主病名"].str.contains("●●●●●●")] #特定の用語(●●●●●●)を含まないデータの抽出 df[~df["主病名"].str.contains("●●●●●●")] # 複数条件を含む用語の抽出 df[(df["年齢"] >=65) & (…

studyhacker.net

studyhacker.net

DataFrameから1列のデータを取り出す場合のデータはSeries型、複数の列を取り出す場合のデータ型はDataFrame型となる。 #1列の場合 df["変数1"] #2列の場合 df[["変数1", "変数2"]] 読み込んだデータから特定の行のみを位置番号を用いて、取り出したい場合は…

www.moneypost.jp

新しい資格のようですね。 it.impress.co.jp