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* データ分析 2020年度 [#o0c872cf]
//&color(red){''工事中''};
- 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>takataka]]
-この科目の履修要項等は [[Webシラバス>Syllabus:?i=Y001008...
- [[龍大Teams上のこの科目のチーム>https://teams.microsoft...
- [[Google Classroom のこの科目のクラス>https://classroom...
- [[龍谷Moodle上のこの科目のコース>https://moodle.media.r...
** 大事なお知らせ [#g5e00b3b]
- &color(red){''2020年度のこの科目はオンライン授業と対面...
- 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...
<
>
''(2) 「オンライン授業」でも「対面授業」でも，必携ノートP...
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- ''&color(red){この授業に関する連絡・情報共有は，主とし...
-- Teams アプリの「チームに参加」から「科目 データ分析 後...
-- [[龍大Teams上のこの科目のチーム>https://teams.microsof...
- 不明の点は， [[龍大Teamsのチャット>https://teams.micros...
**News [#z4e70154]
***Data/2020のNews [#v260eae4]
- &new{2021-03-02}; 成績集計の結果です: [[Data/result/202...
- &new{2020-09-06}; このページを作成．まだないようがない...
#include(news,notitle)
**進行 [#progress]
//&color(red){''工事中''};
|回 |月日|テーマ|リンク|h
|RIGHT:1| 0929(Tue) | オリエンテーション | [[実習>./ex01...
|RIGHT:2| 1006(Tue) | 準備のつづき | [[実習>./ex02]] [[ノ...
|RIGHT:3| 1013(Tue) | 度数分布とヒストグラム | [[実習>./e...
|RIGHT:4| 1020(Tue) | データの代表値 | [[実習>./ex04]] [[...
|RIGHT:5| 1027(Tue) | 散布図と相関 | [[実習>./ex05]] [[ノ...
|RIGHT:6| 1103(Tue) | データの正規化 | [[実習>./ex06]] [[...
|RIGHT:7| 1110(Tue) | 質的データとその分析 | [[実習>./ex0...
|RIGHT:8| 1117(Tue) | 誤差と有効数字/回帰分析入門(1) | [[...
|RIGHT:9| 1124(Tue) | 回帰分析入門(2) | [[実習>./ex09]] [...
|RIGHT:10| 1201(Tue) | 回帰分析入門(3) | [[実習>./ex10]] ...
|RIGHT:11| 1208(Tue) | 回帰分析入門(4)/復習と練習 | [[実...
|RIGHT:12| 1215(Tue) | 復習と練習(2)/レポート課題 part I ...
|RIGHT:13| 1222(Tue) | レポート課題 part II | [[実習>./ex...
|RIGHT:14| 0112(Tue) | この先にあるもの(1) | [[実習>./ex1...
|RIGHT:15| 0119(Tue) | この先にあるもの(2) | [[実習>./ex1...
#contentsx
*** 注意 [#h50daab9]
- 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook で...
- 動画は，Microsoft Stream で配信してます．
-- [[Data2020チーム>https://teams.microsoft.com/l/team/19...
ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので．
-- [[この授業の動画一覧>https://web.microsoftstream.com/g...
- Colab Notebook ファイル（拡張子 .ipynb）のファイルの扱...
-- 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，デフォルト...
*** 0929(Tue) 第1回 オリエンテーションと準備 [#ex01]
''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>./ex01#...
''その2: What編''
>
[[ex01note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
''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>./ex01#kadaiB]]
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*** 1006(Tue) 第2回 準備の続き [#ex02]
''その1: クラウドって？''
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[[Data2020-02-movie1>https://web.microsoftstream.com/vide...
<
''その2: CSV の話''
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[[ex02課題A>./ex02#kadaiA]] & [[Data2020-02-movie2>https...
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''その3: Google Colab''
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[[ex02課題B>./ex02#kadaiB]] & [[ex02note1.ipynb>https://...
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*** 1013(Tue) 第3回 度数分布とヒストグラム [#ex03]
''その1: 度数分布とヒストグラム''
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[[ex03note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
[[Data2020-03-movie1>https://web.microsoftstream.com/vide...
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''その2: データの代表値(1)''
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[[ex03課題A & B>./ex03]] & [[ex03note2.ipynb>https://col...
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*** 1020(Tue) 第4回 データの代表値 [#ex04]
''その1: データの代表値(2)'' 平均，分散，標準偏差
>
[[ex04note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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''その2: データの代表値(3)'' 中央値，四分位数，パーセン...
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[[ex04課題A & B>./ex04]] & [[ex04note2.ipynb>https://co...
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''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...
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[[ex04課題C>./ex04#kadaiC]] | [[Data2020-04-movie3>https:...
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*** 1027(Tue) 第5回 散布図と相関 [#ex05]
''その1: 散布図と相関(1)'' 散布図とは，相関関係とは
>
[[ex05note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
''その2: 散布図と相関(2)'' 疑似相関，相関関係があるからと...
>
[[ex05note2.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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*** 1103(Tue) 第6回 データの正規化（標準化） [#ex06]
''その1 データの正規化（標準化）(1)''
>
[[ex06note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
''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...
>
[[ex06課題A>./ex06#kadaiA]] | [[Data2020-06-movie2>https:...
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''その3 データの代表値(4)'' 箱びげ図ふたたび，最頻値
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[[ex06課題B>./ex06#kadaiB]] & [[ex06note3.ipynb>https://c...
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*** 1110(Tue) 第7回 質的データとその分析 [#ex07]
''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...
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[[ex07note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
''その2: 質的データとその分析(2)'' 度数分布，クロス集計...
>
[[ex07note2.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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''その3: データの正規化（標準化）(2)'' 復習，偏差値，解...
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[[ex07note3.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
''その4: 実習'' 表計算ソフトを用いた質的データの分析 - ダ...
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[[ex07課題A>./ex07#kadaiA]] | [[Data2020-07-movie4>https:...
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*** 1117(Tue) 第8回 誤差と有効数字／回帰分析入門(1) [#ex...
''その1 誤差と有効数字''
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[[ex08note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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''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...
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[[ex08課題A>./ex08#kadaiA]] | [[Data2020-08-movie2>https:...
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*** 1124(Tue) 第9回 回帰分析入門(2) [#ex09]
''その0 実習 前回の復習''
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[[ex09課題A>./ex09#kadaiA]] | 対応する動画はありません
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''その1 回帰分析入門(2)'' 回帰分析とは／最小二乗法
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[[ex09note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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*** 1201(Tue) 第10回 回帰分析入門(3) [#ex10]
''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...
>
[[ex10note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
''実習'' 方法を理解したうえでもう一度表計算ソフトに頼って...
>
[[ex10課題A>./ex10#kadaiA]] | 対応する動画はありません
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''その2 回帰分析入門(3)'' 回帰分析の性質と注意点
>
[[ex10note2.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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*** 1208(Tue) 第11回 回帰分析入門(4)/復習と練習 [#ex11]
''その1 回帰分析入門(4)'' 決定係数／データ分析における注...
>
[[ex11note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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''その2 復習と練習'' - データの代表値，ヒストグラム，散...
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[[ex11課題A>./ex11#kadaiA]] & [[ex11課題B>./ex11#kadaiB]]...
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*** 1215(Tue) 第12回 復習と練習(2)/レポート課題 [#ex12]
''その1 復習と練習(2)'' データを自分で入手してみる / 回帰...
>
[[ex12課題A>./ex12#kadaiA]] | 対応する動画はありません
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''その2 レポート課題 part I'' データの入手と回帰分析
>
[[ex12課題B>./ex12#kadaiB]] | 対応する動画はありません
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*** 1222(Tue) 第13回 レポート課題(2) [#ex13]
''その1 質問相談の時間'' お気軽にどうぞ．Teams への投稿を...
''その2 レポート課題 part II'' 回帰分析をしてレポートに...
>
[[ex13課題A>./ex13#kadaiA]] | 対応する動画はありません
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*** 0112(Tue) 第14回 この先にあるもの(1) [#ex14]
''その1 データサイエンスプログラムについて ー 全体像およ...
>
[[ex14note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
*** 0119(Tue) 第15回 この先にあるもの(2) [#ex15]
''その1 多変量解析や機械学習で登場するあれこれの実験をし...
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[[ex15note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
<
''その2 データサイエンスプログラムについて(2) ー 確率統計...
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[[ex15note2.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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* データ分析 2020年度 [#o0c872cf]
//&color(red){''工事中''};
- 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>takataka]]
-この科目の履修要項等は [[Webシラバス>Syllabus:?i=Y001008...
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- [[龍谷Moodle上のこの科目のコース>https://moodle.media.r...
** 大事なお知らせ [#g5e00b3b]
- &color(red){''2020年度のこの科目はオンライン授業と対面...
- 2020-09-06時点で確定している情報：
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''(1) 初回は「オンライン授業」です．第2回以降で瀬田キャン...
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''(2) 「オンライン授業」でも「対面授業」でも，必携ノートP...
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***Data/2020のNews [#v260eae4]
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|RIGHT:1| 0929(Tue) | オリエンテーション | [[実習>./ex01...
|RIGHT:2| 1006(Tue) | 準備のつづき | [[実習>./ex02]] [[ノ...
|RIGHT:3| 1013(Tue) | 度数分布とヒストグラム | [[実習>./e...
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|RIGHT:6| 1103(Tue) | データの正規化 | [[実習>./ex06]] [[...
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|RIGHT:8| 1117(Tue) | 誤差と有効数字/回帰分析入門(1) | [[...
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|RIGHT:10| 1201(Tue) | 回帰分析入門(3) | [[実習>./ex10]] ...
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*** 注意 [#h50daab9]
- 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook で...
- 動画は，Microsoft Stream で配信してます．
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ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので．
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*** 0929(Tue) 第1回 オリエンテーションと準備 [#ex01]
''その1: How編''
- Microsoft Teams に慣れよう
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''その2: What編''
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[[ex01note1.ipynb>https://colab.research.google.com/drive...
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''その3: 実習'' Google スプレッドシート使えるようになろう
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*** 1006(Tue) 第2回 準備の続き [#ex02]
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*** 1013(Tue) 第3回 度数分布とヒストグラム [#ex03]
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*** 1020(Tue) 第4回 データの代表値 [#ex04]
''その1: データの代表値(2)'' 平均，分散，標準偏差
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''その2: データの代表値(3)'' 中央値，四分位数，パーセン...
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''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...
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*** 1027(Tue) 第5回 散布図と相関 [#ex05]
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*** 1103(Tue) 第6回 データの正規化（標準化） [#ex06]
''その1 データの正規化（標準化）(1)''
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''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...
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''その3 データの代表値(4)'' 箱びげ図ふたたび，最頻値
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*** 1110(Tue) 第7回 質的データとその分析 [#ex07]
''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...
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''その2: 質的データとその分析(2)'' 度数分布，クロス集計...
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''その3: データの正規化（標準化）(2)'' 復習，偏差値，解...
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*** 1117(Tue) 第8回 誤差と有効数字／回帰分析入門(1) [#ex...
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''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...
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''その0 実習 前回の復習''
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*** 1208(Tue) 第11回 回帰分析入門(4)/復習と練習 [#ex11]
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''その2 復習と練習'' - データの代表値，ヒストグラム，散...
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*** 1215(Tue) 第12回 復習と練習(2)/レポート課題 [#ex12]
''その1 復習と練習(2)'' データを自分で入手してみる / 回帰...
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''その2 レポート課題 part I'' データの入手と回帰分析
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*** 1222(Tue) 第13回 レポート課題(2) [#ex13]
''その1 質問相談の時間'' お気軽にどうぞ．Teams への投稿を...
''その2 レポート課題 part II'' 回帰分析をしてレポートに...
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*** 0112(Tue) 第14回 この先にあるもの(1) [#ex14]
''その1 データサイエンスプログラムについて ー 全体像およ...
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*** 0119(Tue) 第15回 この先にあるもの(2) [#ex15]
''その1 多変量解析や機械学習で登場するあれこれの実験をし...
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''その2 データサイエンスプログラムについて(2) ー 確率統計...
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