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データ解析を行うために必要な知識とは？データ解析ツール、BigDataをはじめとした主要なコンテンツを解説。
アトリビューションの紹介
00:24:52
動画を見る
アトリビューションモデル
00:11:17
オフラインアトリビューションでできることの例
00:14:28
実際にアトリビューションスコアを算出してみよう
00:11:33
Why：今「ユーザー行動ログ」分析が必要な理由_01
00:09:01
Why：今「ユーザー行動ログ」分析が必要な理由_02
00:08:44
What：こんな課題を解決できる！
00:03:43
How：ユーザー行動を分析するための5stepsと3つのコツ_01
00:11:19
How：ユーザー行動を分析するための5stepsと3つのコツ_02
00:13:28
Who：インハウスorアウトソーシング
00:05:33
Case：ユーザー行動ログ分析実施最新事例
00:09:02
まとめ
00:03:25
Yahoo!DMP 特長のご紹介
00:11:40
Yahoo!DMP 5つの導入メリット
00:10:11
Yahoo!DMP 代表的な活用例
00:05:40
Big Dataとは何か?
00:06:03
WebマーケティングとBig Data
00:05:59
どのように勉強するか
00:09:40
Big Dataの先にあるもの
00:14:24
00:02:05
タグの理解
00:07:59
タグマネジメントの理解
00:08:02
Cookie（クッキー）について
00:04:37
参考-関連用語理解（ピギーパック、JSON、DOM）
00:05:04
00:05:17
アクセス解析概要
00:04:14
基本指標の意味
00:34:23
分析の為の指標意義
00:21:54
Googleanalytics 測定開始までの設定理解01
00:39:28
Googleanalytics 測定開始までの設定理解02
00:19:03
【スライド】本講座について
00:08:52
【スライド】本講座の流れ
00:07:07
【スライド】pythonとjupyter
00:06:16
【スライド】インストールしてみよう
00:02:56
Anacondaのインストール（windows）
00:03:04
Anacondaのインストール（mac）
00:02:16
Matplotlibの日本語化について
00:04:28
Matplotlibの日本語化 (Windows)
00:05:36
Matplotlibの日本語化（mac）
00:05:10
【スライド】データに向き合う前に
00:06:46
【スライド】jupyterの立ち上げ方について
00:01:08
jupyterを立ち上げてみよう
00:07:58
【スライド】まず基礎分析と可視化をしてみましょう
00:02:08
データを読み込んでみよう
00:15:50
【実習1】答え合わせ
00:01:48
【実習2】答え合わせ
00:00:51
【実習3】答え合わせ
00:01:32
【実習4】答え合わせ
00:01:19
【実習5】答え合わせ
00:03:55
【スライド】Pythonの基礎
00:05:14
データをもう少し詳しく見てみよう
00:24:19
00:00:56
00:00:44
00:00:53
00:01:06
00:02:07
【実習6】答え合わせ
00:01:57
グラフを描いてみよう
グラフを描いてみよう（ヒストグラム）
00:13:51
グラフを描いてみよう（箱ひげ図）
00:02:21
00:01:34
【スライド】色々なプロット
00:01:04
欠損値を調べてみよう
00:11:24
相関関係を見てみよう
00:09:44
【スライド】目的変数と説明変数
00:02:31
【スライド】代表的な予測問題
00:01:49
【スライド】予測モデルを作るキホン
00:06:11
