どうも！こんにちは、遠藤です。
『第７回 データリテラシー勉強会』を開催しました🖋👩🏫
今回は、『相関関係と因果関係』というテーマでした。
今回の勉強会では、データとデータの関係性を読み解くということをテーマとしました。
データ同士の関係性を誤った理解をしてしまうと、正しい方向性に進めることができなくなってしまいます。
たとえば、『アイスクリームの売上が増えたら、熱中症患者も増えた』というデータがあったとしましょう。これらの共通点は、『気温上昇』によるものであり、アイスクリームの売上と、熱中症は互いに影響しておらず、データ同士に関係性がないといえます。
このようにデータ同士の関係性を理解や認識を誤ってしまうと、求めているゴールに辿り着けなくなってしまいます。
一部ではありますが、勉強会の様子をご紹介します！
講師紹介
講師の方は、ITベンチャーの人事をはじめ、データサイエンスに関する講師業などもされている方をお招きました。
統計学やデータ活用の研修に累計200回以上登壇、2021年春にAI・EXPOで100名規模のセミナーに登壇、日経XTECHでデータ分析に関する記事の執筆などの実績がある方です。
勉強会の内容
講義内容としては、
①記述統計：単変量の特徴を捉える
②ワークショップ１（5教科のテストの点数から関係性を見る（相関分析））
③ワークショップ２（飲食店の売上の予測（回帰分析））
で約９０分の勉強会となりました！
勉強会をチラ見せ
一部、内容を公開しますと・・・
前回の講義では、データの傾向を読み取るために統計を学びました。１つのデータに対する傾向を読み取り、未来を予測するといったことができました。
しかし、データは１つとは限らず、２つ以上の場合もあり、１つのデータは他のデータから影響を受けている可能性があるのかどうかも含めて、分析する必要があります。
なので、データ同士の関係性や傾向を読み取らないといけないです。
2つ以上のデータの関係性を見るためには、相関関係を用いることで観察することができます。
相関関係とは、一方の値が変わるときに、もう一方の値がどのように変化するかを見ることができます。
相関関係があるとは言っても、それが必ずしも因果関係（一方の値が他方の値に影響を与える関係）を意味するわけではないので注意です。
今回の内容もテキストにすると膨大な量、かつ複雑になってしまうので、以上とさせていただきます。
本講義内容はアーカイブに残しております！次回参加される方のみに配信しておりますので、興味がある方は、次回の開催アナウンスをお見逃しなく♪
参加者の感想
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