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【視聴ガイド】01:03 多変量解析とは02:24 多変量解析の種類03:51 主成分分析04:48 コレスポンデンス分析05:42 コンジョイント分析07:02 クラスター分析
02:51 重回帰分析
凄く見やすかったです！
ありがとうございます！
すっごい分かりやすいです！絵がかわいい
ありがとうございます！！
学校の授業で発表しないといけなかったので助かりました！
参考になって幸いです！
自分もそれできました！
@@クレクレ-x2h よかったです！
紆余曲折の使い方正しいですか？
統計の話をとてもわかりやすくまとめていただき、いつもとても助かっています。ですので、改善にお役立ていただきたく。他意はありません。
@@magurozum-precor すいません。。。紆余曲折の使い方おかしいですね。申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。
多変量解析に使われる一般的な手法の数学的理論と背景を一通り抑えたので次はRとPythonでの実装に入っていきたいと考えているのですが、何かウマたんさんならではのおすすめの書籍などはありますでしょうか？
プログラミングは本じゃなくて動画とかサービスの方がいいと思います！ProgateとかPyQとか良質なものがあるので！手前味噌ですが私のUdemyのPython講座もオススメです！ビジネスでの実践内容であれば、仕事のための機械学習やKaggleで勝つデータ分析の技術あたりおすすめです！
【視聴ガイド】
01:03 多変量解析とは
02:24 多変量解析の種類
03:51 主成分分析
04:48 コレスポンデンス分析
05:42 コンジョイント分析
07:02 クラスター分析
02:51 重回帰分析
凄く見やすかったです！
ありがとうございます！
すっごい分かりやすいです！
絵がかわいい
ありがとうございます！！
学校の授業で発表しないといけなかったので助かりました！
参考になって幸いです！
自分もそれできました！
@@クレクレ-x2h よかったです！
紆余曲折の使い方正しいですか？
統計の話をとてもわかりやすくまとめていただき、いつもとても助かっています。ですので、改善にお役立ていただきたく。他意はありません。
@@magurozum-precor すいません。。。紆余曲折の使い方おかしいですね。申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。
多変量解析に使われる一般的な手法の数学的理論と背景を一通り抑えたので次はRとPython
での実装に入っていきたいと考えているのですが、何かウマたんさんならではのおすすめの書籍などはありますでしょうか？
プログラミングは本じゃなくて動画とかサービスの方がいいと思います！
ProgateとかPyQとか良質なものがあるので！手前味噌ですが私のUdemyのPython講座もオススメです！
ビジネスでの実践内容であれば、仕事のための機械学習やKaggleで勝つデータ分析の技術あたりおすすめです！