同僚は引き続き航空会社のツイートの分析を進めています。ツイートの投稿が表す感情（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を推定するモデルを構築し、最初の結果を見せてくれました。
この分析で同僚が使った可能性が最も高い分析の種類はどれですか？
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なぜデータリテラシーを身につけるべきなのでしょうか。この章では、データリテラシーが不可欠である理由、データから洞察を導く方法、そしてデータが意思決定にどう役立つかを学びます。
現代はデータがあふれていますが、自分が抱えている課題に合ったデータをどのように見つければよいのでしょうか。この章では、データソース、代表的なデータの種類、データの管理方法、そしてよくあるデータの問題への対処法を学びます。
この章では、必要な洞察を得るためのデータ分析について、より深く掘り下げます。記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析という4種類の分析手法を、いつ・どのように使うかを学びます。
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最終章では、データから得た洞察を伝える方法を学びます。可視化とストーリーテリングを活用して説得力のあるデータストーリーを構築する方法と、効果的なコミュニケーションの 3 つの鍵を学びます。
