更新日： 集計期間:2025年04月02日～2025年04月29日
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重回帰分析や実測値と予測値の対比などについてブログ形式で詳しくご紹介！
本ブログでは、より実践的なアプローチ(相関関係・重回帰分析等)を取り入れ、 Python・統計学の学習を進めていきたいと思います。 pandasのread.csv()から読み込んだデータセットより、変数間の相関関係を ヒートマップで出力いたします。 相関係数の値は、-1から1までの範囲を取ることができ、1に近いほど強い正の相関、 -1に近いほど強い負の相関、0に近いほど相関が弱いことを示します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
データ分析が物流業界での意思決定と改善にどのように役に立つかを解説！
物流におけるデータ分析アプローチは、在庫管理、ルート最適化、需要予測など さまざまな側面で求められます。しかし、その実現にはデータから得られる洞察が 欠かせません。 この記事では、Pythonというプログラミング言語を使った物流データの統計分析に 焦点を当て、データ分析が物流業界での意思決定と改善にどのように役に立つかを 見ていきます。 具体的には、python上の機能であるPandasやNumPyなどのPythonライブラリを 活用したデータ処理、そして統計分析の具体例を、実データを用いたケーススタディを 通じて解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
