データ分析とデータサイエンス

• Autore: 里程 柴田
• Pubblicazione: 東京, : 近代科学社, 2015.12
• Descrizione fisica: オンライン資料1件
• Soggetto topico: データマイニング; 数理統計学
• Classificazione: 007.609; 417
• Note generali: 参考文献: p[249]-251; 索引: p[252]-260
• Nota di contenuto: 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 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.
• Sommario/riassunto: 本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場！！ 「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。 2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべ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、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデ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できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。.
• Titolo autorizzato: データ分析とデータサイエンス
• ISBN: 4-7649-7034-1
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Giapponese
• Record Nr.: 9910149235803321
• Lo trovi qui: Univ. Federico II