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）

Presentation on theme: "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）"— Presentation transcript:

1 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 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

2 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 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 データ分析基礎ｃ/情報編集基礎ｃ 坂口 利裕

3 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 大学のホームページから辿る場合 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 データ分析基礎ｃ/情報編集基礎ｃ

4 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 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 データ分析基礎ｃ/情報編集基礎ｃ 坂口 利裕

5 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 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 データ分析基礎ｃ/情報編集基礎ｃ 坂口 利裕

6 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 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 データ分析基礎ｃ/情報編集基礎ｃ 坂口 利裕

7 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 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 データ分析基礎ｃ/情報編集基礎ｃ 坂口 利裕

8 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
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 坂口 利裕