
機械学習アルゴリズム - 回帰分析と意思決定木
HEARTCOUNT
データのパターンを把握して予測するために使用される機械学習アルゴリズム、その中でも回帰分析と意思決定木について説明します。
Basic
Algorithm, Big Data
コーディングを必要としない無料データビジュアライゼーションツール'HEARTCOUNT'データの学習やツールの習得に費やす時間を使用して、データから仕事に必要な情報を見つけることができます。
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回帰分析
指標の違いを理解する
データを活用したい人・企業はとても多いです。しかし、データを活用する方法を身につけるまで、金銭的にも時間的にも多くの投資が必要なため、開始ができなかったり中途放棄をする場合がほとんどだそうです。業務を効率的にするためにデータを活用するのに、手段であるデータに多すぎる消費をすることになるのです。
HEARTCOUNTは、コーディングを学ばなくてもデータを探索するためのツールです。その使い方を習得するのにも、大きな時間は必要ありません。 HEARTCOUNTを通じて、データの「学習」に大きな努力をするよりは、データを実務に「活用」することに集中してほしいとのことで、この講義を企画することになりました。
今回のウェビナーでは「回帰分析で指標差の要因を理解する」について取り上げます。
生成型AIが言及されているこの時代に、なぜ回帰分析について話すべきですか?その理由から、回帰分析をどのように実務で活用すればよいのか、その裏付けとなる無料データツールの実習とともに調べましょう。
時間になったらリアルタイムで聴いてみてください!出席が難しい場合は、来月に公開される再び視聴映像をお待ちください。
Q. HEARTCOUNTはどこで使用できますか?
ハートカウント公式ページの上部イメージの[スタート]または右上の[ログイン]を通じて活用できます。
*学生の場合、有償版を無料で利用できます。ご利用をご希望の場合は、support@idk2.co.krでメールを残してください。
Q. 受講のために備えなければならない環境はありますか?
本講義はHEARTCOUNTの練習とともに行われ、HEARTCOUNTの推奨利用環境は以下の通りです。
Q. 非専攻者も聞ける講義ですか?
はい。今回の講義では、非専攻者である現業の方もご利用いただけるデータ可視化ツールHEARTCOUNTの活用法を取り上げます。専攻者の場合は、データ分析業務を従来よりも迅速かつ簡便にすることになり、非専攻者の場合、大きな努力なしにデータを探索してインサイトを発見することになります。
詳細履歴
学習対象は
誰でしょう?
実務でデータを効率的に活用したい方
回帰分析の活用方法が気になる方
2,969
受講生
74
受講レビュー
4.8
講座評価
16
講座
エクセルデータセットと質問さえあれば、誰でも簡単にアナリストになれるAIデータ分析ツール、HEARTCOUNTです。
実務担当者のための多様なデータ教育コンテンツを制作しています。
HEARTCOUNTを使ってみる 👉 HEARTCOUNT公式サイト
더 많은 데이터 콘텐츠 👉 HEARTCOUNTコミュニティ
全体
4件 ∙ (42分)
講座資料(こうぎしりょう):
4. デモ
08:29
全体
2件
無料
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