【5分で理解】Pythonモジュール・ライブラリの使い方【pandas・numpy入門】

はじめにPythonの魅力のひとつは、豊富なモジュールやライブラリを使って、簡単に強力な機能を追加できることです。特に、データ分析では pandas や numpy といったライブラリは必須です。この記事では、Python初心者向けにモジュ...

【Python基礎】関数の作り方とメリットを初心者向けに解説

はじめにPythonの学習が少し進むと、「同じ処理を何度も書くのが面倒」「コードがごちゃごちゃして読みにくい」と感じることが出てきます。そんなときに役立つのが、関数（function）です！関数を使えば、よく使う処理をひとまとめにして再利用...

【Python入門】for文・while文による繰り返し処理の基本と応用

はじめに「同じ処理を何度も繰り返したい」そんなときに使えるのが、繰り返し処理（ループ処理）です。Pythonでは、代表的な繰り返し処理としてfor文while文の2種類があり、状況に応じて使い分けます。この記事では、Python初心者向けに...

【初心者必見】Pythonのif文（条件分岐）の使い方を徹底解説

はじめにPythonを使ってデータを処理する中で、「条件に応じて処理を変えたい」と思ったことはありませんか？そんなときに登場するのが if文（条件分岐） です。if文は、特定の条件を満たすときだけ処理を実行するための構文です。この記事では、...

【簡単3分】Pythonファイルの作り方と実行方法【初心者向け手順】

はじめにPythonを使ってコードを書くとき、毎回ブラウザやエディターに直接打ち込んでいると、書いたコードが残らず不便ですよね。そんなときに役立つのが、Pythonファイル（.pyファイル）です！Pythonファイルを作成すれば、書いたコー...

【2025年版】Pythonインストール不要！Google Colabではじめるデータ分析入門

はじめにPythonを使ったデータ分析を始めたいけれど、「インストールや設定が難しそう…」と感じたことはありませんか？そんな初心者の方にぴったりなのが、Google Colab（コラボ）です！Google Colabを使えば、パソコンにPy...

【超初心者向け】Pythonとは？データ分析で使われる理由をわかりやすく解説

はじめに「Pythonってよく聞くけど、実際なにがすごいの？」「データ分析を始めるならPythonって言われたけど、なぜ？」そんな疑問を持っている方へ。この記事では、Pythonがデータ分析の現場で選ばれている理由を、初心者の方にもわかりや...

【PythonでPCA】主成分分析を使ってデータを2次元に可視化する 画像あり｜統計自主学習補足

はじめにこの記事は、主成分分析（PCA）とは？次元削減の基本を初心者向けにやさしく解説｜統計自主学習⑮の補足として、Pythonを使ってPCAを実際に実装してみる内容です。この記事では、PCAによる次元削減データを2次元に圧縮して可視化する...

【Pythonで外れ値検出】IQR法とZスコア法を実装して実データで試してみた｜統計自主学習補足

はじめにこの記事は、【統計自主学習④】外れ値を統計的に検出する方法 ― IQR法とZスコア法をわかりやすく解説の補足として、実際にPythonを使って外れ値検出を実装してみる内容です。「理論はわかったけど、実際にどうやってコードにするの？」...

教師なし学習の応用編：異常検知・次元削減の世界をやさしく解説｜統計自主学習⑱

はじめにこれまでクラスタリングなど教師なし学習（Unsupervised Learning）の基本を学んできました。今回はさらに一歩踏み込んで、教師なし学習の実践的な応用例を紹介します。この記事では、異常検知（Anomaly Detecti...

クラスタ数はどう決める？エルボー法とシルエット分析を初心者向けにやさしく解説｜統計自主学習⑰

はじめに前回の記事では、クラスタリング（k-means法など）を使ってデータをグループ分けする方法を学びました。クラスタリングとは？教師なし学習の基本をやさしく解説しかし、実際にクラスタリングをする際に必ず悩むのが「クラスタ数（k）をいくつ...

クラスタリングとは？教師なし学習の基礎とk-meansの使い方｜統計自主学習⑯

はじめにこれまでの記事では、教師あり学習（分類・回帰）を中心に学んできました。ひとつ前の記事 主成分分析（PCA）で次元削減！データの本質を捉える方法今回は新たなテーマ、「教師なし学習（unsupervised learning）」に挑戦し...

主成分分析（PCA）とは？次元削減の基本と使い方をやさしく解説｜統計自主学習⑮

はじめにデータ分析や機械学習では、「特徴量（説明変数）が多すぎる」問題に直面することがよくあります。特徴量が多いと、モデルが複雑になりすぎる計算コストが増える過学習しやすくなるこれを防ぐための基本的なテクニックが、「次元削減（Dimensi...

ハイパーパラメータとは？グリッドサーチ・ランダムサーチの使い方を初心者向けに解説｜統計自主学習⑭

はじめに機械学習モデルを作成するとき、「どんなモデルを選ぶか」だけでなく、「そのモデルの設定をどうするか」も非常に重要なポイントです。このモデル設定を調整する作業が、「ハイパーパラメータチューニング」です。この記事では、ハイパーパラメータと...

過学習とは？バイアス・バリアンス問題をやさしく理解｜統計自主学習⑬

はじめに機械学習モデルを作成するとき、必ず直面する重要な課題が「過学習（オーバーフィッティング）」です。また、モデルの性能を正しく理解するためには、「バイアス・バリアンスのトレードオフ」についても知っておく必要があります。この記事では、過学...

混同行列・F1スコアとは？分類問題の評価指標をわかりやすく解説｜統計自主学習⑫

はじめに機械学習で分類問題を扱うとき、「モデルの精度ってどうやって測るの？」と疑問に思ったことはありませんか？単に「正しく分類できた割合（精度）」を見るだけでは、本当に良いモデルかどうか判断できない場合があります。この記事では、混同行列（C...

単回帰分析と重回帰分析とは？回帰の基本を実例つきで解説｜統計自主学習⑪

はじめにこれまでの学習では、機械学習モデルの概要やデータの前処理について理解を深めてきました。次のステップとして重要になるのが、「回帰分析」です。回帰分析は、あるデータ（特徴量）から別のデータ（目的変数）を数値的に予測するための基本的な手法...