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データ分析 2020年度 [edit]

  • 対象: 龍谷大学 先端理工学部 数理・情報科学課程(1年後期)
  • 担当: 高橋隆史

大事なお知らせ [edit]

  • 2020年度のこの科目はオンライン授業と対面授業(瀬田キャンパス内の教室・実習室で実施)の組み合わせとなる予定です.
  • 2020-09-06時点で確定している情報:

    (1) 初回は「オンライン授業」です.第2回以降で瀬田キャンパス内で受講する「対面授業」は一部の回のみとなる予定です.

    (2) 「オンライン授業」でも「対面授業」でも,必携ノートPCを用いた演習を行います.正常に使用可能な状態のノートPCを用意しておいてください.充電を忘れた,動作不良,等で使用不可能な場合,演習課題等を遂行できないことがあります.また,欠席と同様の扱いとなることがあります.

  • この授業に関する連絡・情報共有は,主として龍大 Teams 上で行います. 授業開始までに,次のどちらかの方法でチームへの参加登録をしてください:

News [edit]

Data/2020のNews [edit]

  • 2020-09-06 このページを作成.まだないようがないよう.大事なお知らせを ↑ に書いてます.

このウェブサイト共通のNews

  • 2020-11-11 New TLABで2021年度特別研究(卒業研究)やりたいひと募集中 詳細はこちら

進行 [edit]

月日テーマリンク
10929(Tue)オリエンテーション実習 ノートと動画
21006(Tue)準備のつづき実習 ノートと動画
31013(Tue)度数分布とヒストグラム実習 ノートと動画
41020(Tue)データの代表値実習 ノートと動画
51027(Tue)散布図と相関実習 ノートと動画
61103(Tue)データの正規化実習 ノートと動画
71110(Tue)質的データとその分析実習 ノートと動画
81117(Tue)誤差と有効数字/回帰分析入門(1)実習 ノートと動画
91124(Tue)回帰分析入門(2)実習 ノートと動画
101201(Tue)回帰分析入門(3)実習? ノートと動画
Table of Contents

注意 [edit]

  • 拡張子 .ipynb のファイルは,Google Colab の notebook です.
  • 動画は,Microsoft Stream で配信してます.
  • Colab Notebook ファイル(拡張子 .ipynb)のファイルの扱い方については,ex02課題B を参照してください
    • 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは,デフォルトは,Google Drive の 「マイドライブ」 https://drive.google.com/drive/my-drive の中の「Colab Notebooks」に保存されてます.

0929(Tue) 第1回 オリエンテーションと準備 [edit]

その1: How編

  • Microsoft Teams に慣れよう
  • Google Classroom 使えるようになろう ex01課題A

その2: What編

ex01note1.ipynb | Data2020-01-movie1 (24m)

その3: 実習 Google スプレッドシート使えるようになろう

ex01課題B

1006(Tue) 第2回 準備の続き [edit]

その1: クラウドって?

Data2020-02-movie1 (10m)

その2: CSV の話

ex02課題A & Data2020-02-movie2 (10m)

その3: Google Colab

ex02課題B & ex02note1.ipynb |Data2020-02-movie3 (5m)

1013(Tue) 第3回 度数分布とヒストグラム [edit]

その1: 度数分布とヒストグラム

ex03note1.ipynb | Data2020-03-movie1 (21m)

その2: データの代表値(1)

ex03課題A & B & ex03note2.ipynb | 対応する動画はありません

1020(Tue) 第4回 データの代表値 [edit]

その1: データの代表値(2) 平均,分散,標準偏差

ex04note1.ipynb | Data2020-04-movie1 (35m)

その2: データの代表値(3) 中央値,四分位数,パーセンタイル,箱ひげ図

ex04課題A & B & ex04note2.ipynb | 対応する動画はありません

その3: 実習 スプレッドシートで散布図を描き相関係数を計算してみる

ex04課題C | Data2020-04-movie3 (7m)

1027(Tue) 第5回 散布図と相関 [edit]

その1: 散布図と相関(1) 散布図とは,相関関係とは

ex05note1.ipynb | Data2020-05-movie1 (31m)

その2: 散布図と相関(2) 疑似相関,相関関係があるからといって因果関係もあるとは限らない

ex05note2.ipynb | Data2020-05-movie2 (10m)

1103(Tue) 第6回 データの正規化(標準化) [edit]

その1 データの正規化(標準化)(1)

ex06note1.ipynb | Data2020-06-movie1 (20m)

その2 実習 スプレッドシートで実際にデータを正規化してみる

ex06課題A | Data2020-06-movie2 (13m)

その3 データの代表値(4) 箱びげ図ふたたび,最頻値

ex06課題B & ex06note3.ipynb| 対応する動画はありません

1110(Tue) 第7回 質的データとその分析 [edit]

その1 質的データとその分析(1) 量的データと質的データ/ダミー変数

ex07note1.ipynb | Data2020-07-movie1 (12m)

その2: 質的データとその分析(2) 度数分布,クロス集計表/分割表

ex07note2.ipynb | Data2020-07-movie2 (17m)

その3: データの正規化(標準化)(2) 復習,偏差値,解釈に関する注意

ex07note3.ipynb | Data2020-07-movie3 (20m)

その4: 実習 表計算ソフトを用いた質的データの分析 - ダミー変数への変換とクロス集計 -

ex07課題A | Data2020-07-movie4 (14m)

1117(Tue) 第8回 誤差と有効数字/回帰分析入門(1) [edit]

その1 誤差と有効数字

ex08note1.ipynb | Data2020-08-movie1 (31m)

その2 実習 回帰分析入門(1) 表計算ソフトに頼ってやってみよう

ex08課題A | Data2020-08-movie2 (21m)

1124(Tue) 第9回 回帰分析入門(2) [edit]

その0 実習 前回の復習

ex09課題A

その1 回帰分析入門(2) 回帰分析とは/最小二乗法

ex09note1.ipynb | Data2020-09-movie1 (32m)

1201(Tue) 第10回 回帰分析入門(3) [edit]

その1 回帰分析入門(3) 最小二乗法による直線あてはめの解の導出/練習問題

ex10note1.ipynb | Data2020-10-movie1 (20m)


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Last-modified: 2020-11-23 (月) 20:54:20 (8h)