記述統計を計算し、変数を可視化することで、データについて多くのことを把握できます。
インタラクティブツールを使って、学生の成績データセットを調べてみましょう。カテゴリ変数（性別、試験準備、昼食の種類）と数値変数（数学、読解、ライティング の各スコア）をそれぞれ選択して、分布と統計量を確認してください。
データに関する正しい説明はどれですか？
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
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。
現在の演習
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。
