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{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":34,"n_cols":5,"rows_kept":34,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[4,2,4,3],[5,2,5,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[9,2,9,3],[11,2,11,3],[12,2,12,3],[16,2,16,3],[19,2,19,3],[19,4,19,5],[20,2,20,3],[20,4,20,5],[21,2,21,3],[22,2,22,3],[23,2,23,3],[24,2,24,3],[25,2,25,3],[29,2,29,3],[30,2,30,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910149235803321"]
[null,null,"Titolo",null,"データ分析とデータサイエンス"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"東京, : 近代科学社, 2015.12"]
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[null,null,"ISBN",null,"4-7649-7034-1"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"オンライン資料1件"]
[null,null,"Classificazione",null,"007.609"]
[{"$nulls":4},"417"]
[null,null,"Soggetti",null,"データマイニング"]
[{"$nulls":4},"数理統計学"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Giapponese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Note generali","参考文献: p[249]-251"]
[{"$nulls":4},"索引: p[252]-260"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"紙 -- まえがき -- 目次 -- 第I  データ分析 -- 第1章 データ -- 1.1 変数と変 とデータ -- 1.2  係形式 -- 1.2.1 湿度吸収実 データ -- 1.2.2  式簿 データ -- 1.3 データの代 値 -- 1.3.1 最小値 最大値 -- 1.3.2 平均値 -- 1.3.3 標準偏差 -- 1.4 偏差値 -- 第2章 データ分布 -- 2.1 1次元散布図 -- 2.2 度数分布 とヒストグラム -- 2.3 度数分布多 形 -- 2.4 ひとこと -- 第3章 データ分布の代 値 -- 3.1 データ分布の中心 -- 3.1.1 平均値 -- 3.1.2 中央値 -- 3.2 データ分布の広がり -- 3.2.1 標準偏差 -- 3.2.2 平均絶対偏差 -- 3.2.3 四分位数 -- 3.3 データ分布の 約値 -- 3.4 データ例 -- 3.4.1 春の れ -- 3.4.2  楽アルバム -- 第4章 箱ひげ図 -- 4.1 ネットワークの応答 度 -- 4.2 箱ひげ図とロウソク -- 4.3 ひとこと -- 第5章 2変 データ -- 5.1 変 の相  係 -- 5.2 2元度数分布 と2次元散布図 -- 5.3 2変 同時分布の代 値 -- 5.3.1 共分散と相 係数 -- 第II  データサイエンス -- 第6章 データサイエンス入 -- 6.1 データに らせる -- 6.2 ストラテジー -- 6.3 モデル -- 6.4 データサイエンス -- 6.4.1 データの上流から下流まで -- 6.4.2 データリテラシー -- 6.5 データサイエンティスト -- 6.6 データファイル -- 6.6.1 フラットファイル -- 6.6.2 マークアップファイル -- 6.6.3 バイナリーファイル -- 6.7  係形式データベース -- 6.7.1 テーブルに対する演算 -- 6.7.2 SQL -- 6.7.3 キー -- 6.7.4 ドメイン -- 6.8  係形式データベースを えて -- 6.8.1 2次データ -- 6.8.2 テーブル の 係 -- 6.8.3 さまざまなレベルでの属性 -- 6.8.4 DandD -- 6.9 ソフトウェア -- 6.9.1   算ソフトウェア -- 6.9.2 統  析ソフトウェア -- 6.9.3 汎用なデータ 析環境SとR -- 6.10 データ 列と線形代数 -- 6.10.1 データ 列 -- 6.10.2 個体空 と変 空 -- 6.10.3 中心化 -- 6.10.4 尺度 準化 -- 第7章 個体の の探索 -- 7.1 クラスタリング -- 7.1.1 ウイルスRNA変異データ -- 7.2 主成分分析 -- 7.2.1 新しい座標 の求め方 -- 7.2.2   府県の力 -- 7.2.3 特異値分 -- 7.3  次元個体空 の可 化第8章 変  の 係 -- 8.1 回帰モデル -- 8.1.1 放射性物 拡散データ -- 8.1.2 湿度吸収実 データ -- 8.1.3  柱後弯症データ -- 8.1.4 真 放流捕獲データ -- 8.2  線形回帰モデル -- 8.3 正準相 "]
[{"$nulls":4},"分析とコレスポンデンス分析 -- 8.3.1 正準相 分析 -- 8.3.2 コレスポンデンス分析 -- 第9章 変  の相 -- 9.1 相 係数と偏相 係数 -- 9.2 相 と独立性 -- 9.3 偏相 と条件付き独立性 -- 第10章 確率モデル -- 10.1 地 データ -- 10.1.1 マグニチュードの分布 -- 10.1.2 地 の発生  の分布 -- 10.2 真 放流捕獲データ -- 10.3 株価収益率データ -- 10.4 心拍データ -- 10.5 ひとこと ふたこと -- 10.5.1  続収益率と 利 -- 10.5.2 正 分布 -- 10.5.3 ブラウン 動 -- 10.5.4 地 の予測 -- 10.5.5 多変 正 分布 -- 10.5.6 ガンマ分布 -- 参 文献 -- 索引 -- 紹介・奥付 -- お断り."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場！！　「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。　2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。また，本文をより深く理解できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。."]
[null,"2.","Record Nr.",null,"UNINA9910482911903321"]
[null,null,"Titolo",null,"Dermatologic clinics"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Philadelphia, : W.B. Saunders Co"]
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[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource"]
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[null,null,"Soggetti",null,"Dermatology"]
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[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Inglese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Periodico"]
[null,null,null,"Note generali","Refereed/Peer-reviewed"]
[{"$nulls":4},"Published: Philadelphia, PA : Elsevier Health Sciences Division, <2005->"]