データ分析基礎c(2012年以降入学) 情報編集基礎c(2011年以前入学) データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 データ分析基礎c(2012年以降入学) 情報編集基礎c(2011年以前入学) 第1回 データの特性とソフトウェア 坂口 利裕
聴講カードの提出 調整結果で当クラスに割り当てられた人 その他の人(該当者の数によって追加) 氏名・学番・授業名は必須 データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 聴講カードの提出 調整結果で当クラスに割り当てられた人 氏名・学番・授業名は必須 登録時の「整理番号」を欄外に添える(控えてない人もメールで確認できるはず) その他の人(該当者の数によって追加) 1科目も決まっていない人(掲示を見落としていた人・登録できていなかった人) 2科目めの人 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c 坂口 利裕
このクラスの講義内容 授業のホームページ 次回以降のアクセスのために「お気に入り」に追加しておく 直接指定する場合 http://sakkun.cc.yokohama-cu.ac.jp/text/data/ 大学のホームページから辿る場合 http://www.yokohama-cu.ac.jp/ シラバス検索から「データ分析基礎」で検索し,「データ分析基礎c」の「ホームページ」へ 次回以降のアクセスのために「お気に入り」に追加しておく 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c
データの種類(1) 電子化されている情報 電子化されていない情報 コンピュータ用 非コンピュータ用 分析用に意図されたもの データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 データの種類(1) 電子化されている情報 電子化されていない情報 コンピュータ用 非コンピュータ用 分析用に意図されたもの 意図されていないもの そのまま 利用可能 加工が必要 媒体の変換・ 手入力や装置による電子化と加工が必要 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c 坂口 利裕
データの種類(2) データの特性(尺度基準) 質的 量的 名義尺度 (分類尺度) 順序尺度 (順位尺度) 間隔尺度 (区間尺度) 比例尺度 データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 データの種類(2) データの特性(尺度基準) 質的 量的 名義尺度 (分類尺度) 順序尺度 (順位尺度) 間隔尺度 (区間尺度) 比例尺度 (比尺度) 数値 連続量 離散量 非数値 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c 坂口 利裕
データの種類(3) コンピュータファイルの形式 テキスト形式 バイナリ形式 共通の規格(標準化) データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 データの種類(3) コンピュータファイルの形式 テキスト形式 異なるコンピュータ間・ソフトウェア間での互換性を重視 バイナリ形式 特定のソフトウェアに依存(することが多い) 共通の規格(標準化) テキスト形式:文字コード,データ表現 バイナリ形式:画像・音声・動画 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c 坂口 利裕
ソフトウェアの種類 データの収集 データの管理・整理・加工 データや処理結果の提示 ディジタルカメラ・スキャナ読取り・通信 データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 ソフトウェアの種類 データの収集 ディジタルカメラ・スキャナ読取り・通信 データの管理・整理・加工 蓄積・管理・データベース 演算・視覚化 統計処理 データや処理結果の提示 ワープロ・レイアウト プレゼンテーション・Webページ化 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c 坂口 利裕
次回は… 表計算ソフトの機能と活用 表計算による演算・視覚化 表現スタイルの工夫 データ入力の労力軽減 データ分析基礎c/情報編集基礎c 2017.09.29 次回は… 表計算ソフトの機能と活用 表計算による演算・視覚化 表現スタイルの工夫 データ入力の労力軽減 2017.09.29 データ分析基礎c/情報編集基礎c 坂口 利裕