Python の定番データ分析ライブラリを使って、回帰分析の基本概念と実装方法を、できるだけシンプルなコードで実践的に学びます。
難しい数式に深入りすることなく、「いま何をしているのか」「結果をどう読めばよいのか」が分かる形で理解を進めます。
散布図による関係性の可視化から、相関係数の見方、傾向線の意味、単回帰・重回帰モデルの構築、回帰係数の解釈、予測精度の評価まで、実務でそのまま使える一連の流れを体系的に習得できます。
分析結果を数値として出すだけでなく、判断や説明にどうつなげるかという視点もあわせて扱います。
本講座を通じて、今日からあなたもデータから変数同士の関係性を読み解き、目的に応じた予測モデルを自信を持って動かせるようになります。
回帰分析が初めての方でも、業務に活かせる実感を持って学べる内容です。
１．イントロダクション
２．散布図と相関分析
３．単回帰分析
４．重回帰分析
５．モデル評価と改善
６．ケーススタディ演習
７．まとめ & Q&A
| 日時 | 2026年3月7日（土） 13:30～18:00 |
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| 参加資格 | パソコンが使える方 ※Python初心者さん大歓迎！ |
| 定員 | 10名 |
| 料金 | 今だけ無料 |
| 場所 | オンライン（Zoom）になります。開催URLはお申し込み後ご案内いたします |
| お申し込み方法 | 「今すぐ申し込む」ボタンより参加申し込みしてください。その後、参加URLなどに関するご案内をお送りいたします |
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Pythonと機械学習の講師として、回帰分析や予測モデル構築を数多く指導してきた講師が、本講座を担当します。
データの前処理から回帰モデルの構築、係数の解釈、予測精度の評価まで、実務で迷わず使える一連の流れを意識しながら、丁寧に解説します。
単に手法をなぞるのではなく、「なぜその結果になるのか」「どう判断に使うのか」まで理解できる構成のため、回帰分析が初めての方はもちろん、自己流から一歩レベルアップしたい方にも適した内容です。
