相関係数は、2つの変数間の関係の強さと向きを表します。値の範囲は次のとおりです。
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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
この最初の章では、Power BI における Python の利点と制約、そしてブック内でこの機能を有効化する方法を学びます。さらに、同じタスクを両方の技術でそれぞれ実行し、双方の強みと弱みを体感します。Power BI は強力なツールです。そこに Python を組み合わせれば、さらにパワフルにできます。
Power BI での Python 利用に慣れてきたところで、次は重要なデータ処理ステップである欠損データの特定と代入（インピュテーション）に進みましょう。この章では、まず Python、次に Power BI を使ってデータセット内の欠損を特定します。そのうえで、代入手法を活用して欠損への対処を進めていきます。
この章では、Power BI 上で Seaborn パッケージを用いて、複数の Python ベースの可視化（ラインプロット、ペアプロット、ジョイントプロット）を作成します。さらに、これらの可視化をどのように解釈してデータから洞察を得るかも学びます。ここまでで、基本的なデータ処理ステップにおける Python と Power BI の主な違いを理解できているはずです。次のステップは、データを可視化することです。
この章では、変数間の関係の評価を続けます。今回は、相関係数を計算して定量的に評価します。まず Power BI、続いて Python での実施方法を学びます。最後に、Seaborn の可視化を活用して相関ヒートマップを作成します。コースを終えるころには、Power BI、Python、そしてデータ可視化のスキルが身についているはずです。お疲れさまでした。
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