第11回 総合演習
はじめに
- 今後の授業について・・講義が中心になります。
- 第12回 機械学習入門
- 第13回 様々な手法の紹介
- 第14回 データサイエンスとAI
- 大学院生の研究にご協力をお願いします。
芸術研究科 諸琳/デザイン特別研究
演習11｜総合演習
2023.11.27 の授業アンケートの結果（ n = 33 ）を CSV形式で用意ました。
https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/enquete2023.csv
これまでに学んだ知識を使ってそれぞれ独自の分析を行なってください。なお、質問項目のオリジナルは以下のとおりです。最初の２項目以外は、５段階の数値データとなっています。
- 専攻名（カテゴリー情報１）
- 性別（カテゴリー情報２）
- 授業内容に関する教員の説明は伝わっていますか
- １回（100分）あたりの授業の情報量（演習の分量）について感想を聞かせて下さい。
- アンケート調査や統計分析に関心はありますか
- データサイエンスは、自分の将来にとって必要だと思いますか
- データサイエンスのツールとしてPython言語は有意義だと思いますか
- 形式科学（数学・統計学等）に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 人文科学（文学・歴史・地理等）に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 社会科学（政治・経済・教育等）に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 自然科学（物理・化学・生物等）に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 語学に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 情報科学に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 芸術・デザイン分野に対する関心度を５段階で回答して下さい
- 作品制作を行う授業課題のテーマや仕様についての印象をお聞かせ下さい
- ３年次以降、研究（探究）したいテーマは定まっていますか
- １日あたりの人との対話の時間を教えて下さい
- １日あたりの読書の時間を教えて下さい
- １日あたりのTVの視聴時間を教えて下さい
- １日あたりの音楽鑑賞の時間を教えて下さい
- １日あたりのゲームのプレイ時間を教えて下さい
- １日あたりのWebの閲覧時間を教えて下さい
- １日あたりの趣味に費やす時間を教えて下さい
- １日あたりの運動の時間を教えて下さい
- １日あたりの自然と触れ合う時間を教えて下さい
- １日あたりの食事にかける時間を教えて下さい
- １日あたりの平均睡眠時間を教えて下さい
ノートブックの新規作成
- Google Colaboratory でノートブックを新規作成
- Untitled0.ipynb というファイル名を変更 ＞ Enquate2023.ipynb
データ｜受講生アンケートの結果
Data：アンケート結果（.csv）
サンプルコード
- ノートの冒頭で日本語表示のためのライブラリをインストールして下さい。
# グラフの日本語表示のために japanize-matplotlib をインストール !pip install japanize-matplotlib # 日本語表示のためのライブラリ import japanize_matplotlib
- 続けて、以下の標準的なライブラリを読み込んで下さい。
# ライブラリの読み込み import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt from scipy import stats
- 続けて、今回のアンケート結果のデータを読み込んで下さい。
# enquete2023.csv の読み込み df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/koichi-inoue/DataScience/main/enquete2023.csv") # 先頭5件の表示確認 df.head()
以降のサンプルコードはありません。これまでのノートを参考に、アンケート結果のデータを使って、以下のような統計解析と可視化を行ってみてください。
- 回答者数のクロス集計（専攻 x 性別）
- 数値項目間の相関（行列）
- 特定項目のヒストグラム（専攻別の分布の比較など）
- 特定項目の平均値の差の検定（専攻別「関心度」の平均値の比較など）
学科サイトにリンク掲載
ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以下、手順です。
- 1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック
- 2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にします。
このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。
- 3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以下の形式で、学科サイトの「Jupyter Notebooks」の部分に掲載して下さい。
-[[アンケート結果の分析>https://colab.research.go・・=sharing]]
- 4. 以下のようになればOKです。
https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/DataScience