PREMIUM
第4回
文字起こし
データの整理② 外れ値の対処法
2022年9月1日 20min
スライド資料
授業の概要
こんな人にオススメ
◯ 社内データを分析しながら戦略的に事業戦略を立てる方 ◯ データを武器にした分析手法を模索している方
授業のポイント
-
外れ値がある場合予測の精度が格段に落ちてしまう
-
外れ値を判定する方法に四分位範囲 (IQR) を用いる方法がある
-
Google Sheetsを活用した外れ値の対処法の具体的なやり方を知る
担当の先生／パーソナリティ
-
オング 優也
IBM Research リサーチソフトウェアエンジニア
1996年東京都で生まれ、幼少期からニューヨーク州とニュージャージー州で過ごす。現在、カリフォルニア州に在住。ペンシルベニア州立大学で情報科学技術学部データサイエンスを専攻。現在はシリコンバレーのIBM Research で機械学習、ディープラーニング、確率的最適化やフェデレーテッドラーニングなど様々な研究開発を行なっている。過去には感情認識、感情表現、画像処理や時系列関連の研究も行ってきた。 主な著書に「現場のプロが伝える前処理技術〜基礎から実践まで学ぶテーブルデータ/自然言語/画像データの前処理」や「Federated Learning 」などがある。
-
岸田 彩加
スクー放送部
