子育て世代の資産運用・データ分析

「家計簿、AIに見せたら何かわかるのかな」——そう思ってデータサイエンティストのあひるが実際に検証してみました。生CSVをそのままAIに渡す危険性、Python集計とAI解釈の役割分担、1年分（13か月）の実データで見えた本当に注意すべき異常月。検証の全過程を紹介します。

日経平均+27%で「日本の高配当がアツい」と言われる今、日米の高配当ETF14本を2026年6月の実データで比較検証。利回り11%超カバードコールの落とし穴、SPYDの健闘、日本ETFの意外な弱点まで、トータルリターン視点で読み解きます。

家計簿アプリは便利だけど、「固定費だけ半年ぶん並べたい」「自分で決めた貯蓄率をグラフにしたい」——そんな“あと一歩”には手が届かない。データサイエンティストのあひるが、家計を題材にPythonでデータ分析・可視化を始める学習ロードマップを、つまずきポイント込みで紹介します。

「夏のボーナス平均104万円」は実は大手だけの数字。民間全体は43.6万円、しかも手取りは2〜3割減…。使い道ランキングや4割超が転職を考える本音まで、各種調査データから夏のボーナスのリアルを読み解きます。賢い使い道のヒントつき。

父の日の予算は母の日とわずか「1円差」。なのに贈る人は20ポイントも少ない…。各種アンケート調査のデータから、父の日の歴史・予算・お父さんの本音を読み解きます。今年の父の日に後悔しないギフト選びのヒントつき。