Excelで学ぶ回帰分析入門
本, 上田 太一郎
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Excelで学ぶ回帰分析入門オンラインブックダウンロード - 内容紹介 回帰分析とは複雑な統計データを、１本の直線だけで読み解く統計解析手法なので、わかりやすいという特徴がある。本書は回帰分析の考え方に基づき、多変量解析、数量化理論I類、判別分析、コンジョイント分析やタグチメソッドなどのデータ分析の一般的な手法を一通り学習する。 内容（「BOOK」データベースより） まずはTry!回帰分析でタグチメソッドのデータ解析やコンジョイント分析ができる。 内容（「MARC」データベースより） 「回帰分析」とは、複雑なデータを1本の線で読み解く統計解析手法。多変解析、数量化理論、判別分析、コンジョイント分析やタグチメソッドなどのデータ分析の手法をExcelで学びます。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 上田/太一郎 データマイニングパートナー。企業のデータマイニングのコンサルタント・支援を推進している 小林/真紀 データマイニングパートナー。神戸ピーポップパソコンスクールの非常勤インストラクターとしてパソコン操作全般の指導や実践活用方法の提案、ホームページ制作などを行っている。龍谷大学哲学科出身で数学が大の苦手だが、Excelの恩恵を受けデータマイニングの習得を目指し勉強に励んでいる 渕上/美喜 大阪市立大学大学院生活科学研究科修士課程在学中。専門は人間工学。特に現在は「使いやすさ」について、認知的観点をもとに研究を進めている。また前職での経験を活かし、データマイニングなどのセミナーの支援活動を行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 続きを見る
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どうも、「回帰分析を使ってみよう」というアピールが前面に出ており、不満だった。本来、書かれている事を意図する言葉としてふさわしいのは、「（回帰分析も使って）予測や現状分析の幅を広げよう」ということだと思う。著者がたくさんいる割りには、現場と合っていない内容もあり、現場で予測のシステム構築支援や、コンサルティングなどで携わっていれば、企業がどのようなことで困っているのか、またどのように統計が理解されているかを感じられるのではないだろうか？回帰分析の実行結果の説明は、シンプルで良いと思う。予測と要因分析という目的に合っていると思う。（事実、Excelの表記がおかしいところもあり、また予測と要因分析に使われない内容の説明は省略されている。）より幅広いニーズに対応するなら、更なる説明が載っている参考書籍を紹介して欲しい。また、予測しようとしている項目に影響する項目が数値データとカテゴリーデータが混ざっているデータの場合の事例が少なすぎです。第6章の後ろでも良いので、載せてほしかった。また、内容は次のように置き換えてみることができると思われる。購入の参考にどうぞ。第4〜5章予測しようとしてる項目に影響する数値データが複数ある場合の予測と、それらの影響度合いを調べる第6章 予測したい項目に影響するデータがカテゴリーデータの場合の予測と、それらの影響度合いを調べる第8章 判別分析だが、判別させたい項目に影響するデータがカテゴリーデータの場合の予測と、それらの影響度合いを調べる
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