効果量とは？サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量（Effect Size）の基本的な概念と、統計的に有意な差を検出するために必要なサンプルサイズ設計について解説します。実務でA/Bテストや研究計画を立てる際に役立つ、検出力分析の基礎を学びましょう。
データ分析
サンプルサイズ設計のガイド：基礎理論と実践をわかりやすく
統計的な調査やABテストに不可欠な「サンプルサイズ設計」について、基礎理論から実践的な計算方法（平均値、比率の推定、仮説検定）までを解説。検出力や効果量も考慮し、CM効果測定の具体例も紹介します。
【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
Google Search Consoleの管理画面では1000件しか見れない検索クエリを、APIとPythonを使って全量取得する方法を解説。Google Cloudの設定手順から、データ取得・CSV保存のコードまで完全網羅。SEOやサイト分析を強化したい方必見です。
【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python
これは直近仕事で抱えている問題を整理するために書き上げたコンテンツです。 今回は、prediction(予測)ではなくidentification(識別)に関する議論です。…
UI/UX 改善における統計的アプローチ： ～サンプリング設計とベイズ推論の活用～
1. UI/UX 改善と統計学の関係 ユーザーの操作感やインタラクションをより快適にするためのUI/UX改善は、データドリブンなアプローチができるようになってます。 たとえば…
シンプソンズのパラドクスとは？──「部分」と「全体」で逆転する統計の落とし穴
シンプソンズのパラドクスとは？「部分」と「全体」で統計的な結論が逆転する現象を、具体例で解説。原因となる交絡因子や、統計検定2級でも頻出の「層別分析」による回避策も紹介します。
