データ分析チュートリアル

平均回帰とは何か、時系列データで平均回帰的な挙動を見分ける方法、そして統計、トレーディング、クオンツ・ファイナンスでの活用について学びます。

ステップワイズ回帰は、前進・後退・双方向の探索で予測変数選択を自動化しますが、その単純さゆえに安定性や過学習にトレードオフがあります。

外生変数と内生変数の違い、内生性が因果推論と回帰にとってなぜ重要か、そして内生変数の特定と対処法を学びます。

スピアマンの順位相関は、直線ではなくカーブ、横ばい、変化速度のシフトといった関係性を捉えます。Python、R、Excelでの計算・解釈・活用方法を学びましょう。

残差プロットとは何か、一般的なパターンの読み方、そして非線形性、不均一分散、外れ値など回帰の問題の発見にどう役立つかを学びます。

Pythonでの二乗は簡単です。組み込みの ** 演算子を使うか、NumPy、pow()、math.pow()、ビット演算子、その他の関数を使って、より柔軟に対応しましょう。

SQL REPLACE() 関数を使って、データベース内の部分文字列の検索と置換を行う方法を学びます。構文、大文字小文字の扱い、文字の削除、NULL の取り扱い、パフォーマンス上の注意点をカバーします。

round()、f-string、format()、decimalモジュール、NumPy などを使ってPythonで小数点以下2桁に丸める方法を学びます。方法別の比較表付き。

SQLの集合演算子（UNION、UNION ALL、INTERSECT、EXCEPT）をマスターしましょう。構文ルール、実践例、各演算子の使いどころを学べます。

再利用可能で効率的なPython関数の作り方を学びます。パラメータ、return文、ラムダ関数などの発展的トピックも網羅。main()による整理などのベストプラクティスも紹介。

Google スプレッドシートで VLOOKUP() を使い、大きなデータセットから数秒で検索・取得・照合する方法を学びます。