データを、物事を前に進める推進力に変える！
高校生の「情報I・探究学習」への支援から、ビジネス・研究現場で求められる「高度なR・Pythonでの分析」まで、データを使った価値創造を強力にサポートします。
サービス
１．統計解析・データ分析受託（R / Python）
高度な統計解析や、論文掲載レベルの作図などを代行・サポートします。ご希望やデータの性質に合わせて、データの解釈から実装までをバックアップします。
ー 「ExcelやSPSSの標準機能ではできない解析がある」「市販ソフトでは細かい図の調整ができない」というお悩みを解決します。
ー 「ChatGPT等のAIにコードを書かせたがエラーが出る」「意図したグラフにならない」という場合も、コードを修正し、正しく解析を行います。
ー データは取れたが解析に割く時間がない研究者の方へ。面倒な集計・作図作業をアウトソーシングすることで、考察や執筆に専念することができます。
ー 「このデータから何が言えそうか見当がつかない」という場合もお任せください。先行研究や類似事例等から最適な解析案を検討します。
【対応可能な解析・作図例】
〇 データの可視化・基礎集計
「まずはデータの傾向や全体像を把握したい方へ」 データの分布や推移を、論文掲載レベルの品質で図示します。
・基本グラフ作成（ヒストグラム、散布図、箱ひげ図）
・時系列データの可視化（折れ線グラフ、トレンド把握）
・相関行列の図示（ヒートマップ等による変数の関係性可視化）
〇 仮説検定・差異の検証
「AとBに違いがあるか、統計的な根拠が欲しい方へ」 実験データや調査結果に対し、適切な検定を実施します。
・平均値の差の検定（対応のある/ない2群t検定、分散分析）
・関係性の検定（Pearson積率相関、Spearman順位相関、カイ二乗検定）
〇 多変量解析・モデル構築
「複雑な要因を整理し、予測や構造の解明を行いたい方へ」 多くの変数が関わるデータを要約・解析します。
・回帰・予測モデル（重回帰分析、ロジスティック回帰分析）
・次元縮約・パターン分類（主成分分析(PCA)、因子分析、クラスター分析）
・知覚マップ作成（コレスポンデンス分析）
・構造の解明・可視化（共分散構造分析(SEM)、Nomogram作成）など。
※納品物は、解析レポート（Word/PDF）、図表データ（png/tiff等）に加え、使用した解析コードの提供も可能です。
その他、解説記事で紹介している内容なども、お気軽に御相談下さい。
2．研究・論文化支援（コンサルティング）
実験計画の段階から、論文投稿後の対応までトータルでサポートします。研究の「困った」を解消するパートナーとしてご活用ください。
ー データを取り始める前に。「どのようなデータをどのくらい取ればいいか（サンプルサイズ検討）」など、統計的な視点から計画作りをお手伝いします。
ー 論文の査読者から「統計手法がおかしい」「追加解析が必要」と指摘された際に、その意図を読み解き、適切な回答や再解析の方針を一緒に考えます。
ー 「自分で解析してみたが、これで合っているか不安」という場合に、手順や解釈に間違いがないか、第三者の視点でチェックします。
3．教育支援・講師依頼
初心者向けの基礎講座から、実務・研究ですぐに使える内容まで。対象者やレベルに合わせて、わかりやすくお伝えします（オンライン・九州圏内対面対応可）。
ー 教育現場でのプログラミング（Python）授業や、探究学習でのデータ分析指導など、現場のニーズに合わせて対応します。
ー 大学生や若手研究者向けのR / Python 講習会として 「ゼロから始める統計解析」や「論文に載せるためのグラフ作成講座」など、実践的なワークショップを行います。
ー 講義そのものだけでなく、授業用のスライド資料、演習用コード、解説テキストなどの「教材作成のみ」のご依頼も承ります。
解説記事 カテゴリー
🚩大学生や社会人、研究員の方向けのRやPythonの記事
・R
Rでのデータ解析や可視化についてデータセットを使用したコード例を紹介しています。R初学者～中級者向けの内容で、医療、生物、マーケティングなど幅広い分野を対象としています。
・Python
Pythonを用いたバイオインフォマティクスに関する使用例と解説、論文とそのリポジトリの紹介などをしています。高校情報Ⅰや探求学習との連携記事もあります。
🚩高校生や中・高教員の方向けの記事
・高校情報Ⅰ
高校生で情報Ⅰを学ぶ方へ、教科書の要点を確認しやすい内容になっています。さらに、各記事の最後にある確認クイズにチャレンジしていただくと、記事の内容の理解度を確認することが出来ます。
※共通テスト前、たくさんのご閲覧ありがとうございました。
・データサイエンス・探究
情報（プログラミング）×化学など、科目をまたぐ内容を投稿しています。主に、Pythonを使った内容にしています。引き続き、情報×生物や探究学習に参考にしていただける記事を準備していく予定です。
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