#author("2026-10-12T13:38:06+09:00","default:member","member") #author("2026-10-12T14:56:00+09:00","default:member","member") *中山 琥鉄 [[データサイエンス]] ~ **演習 -演習１：[[スプレッドシートの基礎>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fZqFqVLtVlBSLjvXdKfpdNDCPFtWDwWjVsCTWpubmWY/edit?usp=sharing]] -演習２：[[要約統計量の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jbC3TZiyRh_m50pNB3W3unbJWsPhXRvpWiU_kvFjkOU/edit?usp=sharing]] -演習３：__[[相関係数の計算>https://ksumail-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/k24as602_st_kyusan-u_ac_jp/IQAmwvVdmwRYRYLgluGpUXiDAfMca8B1qZHrL4kS4uhNA8M?e=kySmrP]] -演習３：[[相関係数の計算>https://ksumail-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/k24as602_st_kyusan-u_ac_jp/IQAmwvVdmwRYRYLgluGpUXiDAfMca8B1qZHrL4kS4uhNA8M?e=kySmrP]] //--〇〇県は、人口に対して◻︎◻︎の数が多い -演習４：__[[クロス集計の事例>]]__ SpreadSheet -演習４：[[クロス集計の事例>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-ppvAShxeL-JbTqnkecalAnJiZfjn9E81ZWa84ioREc/edit?usp=sharing]] -演習５：__[[Python Basics>]]__ -演習６：__[[モンテカルロ法によるπの計算>]]__ -演習７：__[[Pythonによるデータ解析>]]__ -演習８：__[[Pythonによる統計グラフ>]]__ -演習９：__[[Pythonによる仮説検定>]]__ -演習10：__地理情報の可視化（または ワードクラウド）__ -演習11：__総合演習__ //--XXカテゴリーについてXXとXXXとでは、XXXの平均に差が見られる。 //--XXXXとXXXXXには高い正の相関が見られる。 ~ ~ **Links ***学習環境 -''Google Colabolatery''：https://colab.research.google.com -Python：https://www.python.org/ -Python Japan：https://www.python.jp/ -''Google SpreadSheets''：https://docs.google.com/spreadsheets/ ~ ***Library -pandas：https://pandas.pydata.org/ データ解析の定番ライブラリ -numpy：https://numpy.org/ 数値計算ライブラリ -scikit-learn：https://scikit-learn.org/ 機械学習アルゴリズム -matplotlib：https://matplotlib.org/ グラフ描画標準ライブラリ -seaborn：https://seaborn.pydata.org/ グラフ描画拡張ライブラリ -folium：https://python-visualization.github.io/folium/ 地図上への描画 -plotly：https://plotly.com/python/plotly-express/ グラフ作成 ~ ***統計に関する情報 -統計学の時間｜統計Web：https://bellcurve.jp/statistics/course/ -教育用標準データセット｜SSDSE：https://www.nstac.go.jp/SSDSE/ ~ ***その他 -地理情報 https://geojson.io/ ~ ~