#author("2024-11-25T14:45:42+09:00","default:member","member") #author("2024-12-02T15:12:31+09:00","default:member","member") *堀 玲二 [[データサイエンス]] ~ **演習 -演習１：[[スプレッドシートの基礎>https://docs.google.com/spreadsheets/d/12tpj8mtNRLRa5xn22CIRs-pwDNKIUpSH4WM6B4RRrD0/edit?usp=sharing]] -演習２：[[要約統計量の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1WqkGIUowR0OzbgSgCdqBJbnj_RKonZaAR61ywmPyYMk/edit?usp=sharing]] -演習３：__[[相関係数の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-uEDMrOfvAFcdzIZys0vgtlHbZpZSgiz05_CmLaZvN8/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet --日本の人口は、人口が多い県と少ない県の格差が大きく、少ない県が大多数である。 -演習４：__[[クロス集計の事例>https://docs.google.com/spreadsheets/d/10Mf7-f4AP41YVNGkGrYjQq5v1OWOduOqwJr1qalUI2E/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet -演習５：__[[Python Basics>https://colab.research.google.com/drive/17_JSiIybTYPxnCnCFmKkdJ7Iq5P6yGzO?usp=sharing]]__ -演習６：__[[モンテカルロ法によるπの計算>https://colab.research.google.com/drive/1g6uyXArZZ2BaalD2TwQJZlXmdDTZK4OG?usp=sharing]]__ -演習７：__[[Pythonによるデータ解析>https://colab.research.google.com/drive/14kXvshm4Y--OvVW9joA2P4eNp_kV7fUq?usp=sharing]]__ -演習８：__[[Pythonによる統計グラフ>https://colab.research.google.com/drive/1TACIl4EJkO1tvD46PMj-CKNMAVU2mi0i?usp=sharing]]__ -演習９：__[[Pythonによる仮説検定>https://colab.research.google.com/drive/1PIjZqMtE55LzpIng7Sc3OII_nSVjVNmN?usp=sharing]]__ -演習10：__[[地理情報の可視化（または ワードクラウド）>https://colab.research.google.com/drive/1KnE0brlK_6bZM7LZvX59HVoeSFKvK0OI?usp=sharing]]__ //-演習11：__総合演習__ -演習11：__[[総合演習>https://colab.research.google.com/drive/1i5UeHZDVNvOseDkUQi_RYJy5ykGDsB7g?usp=sharing]]__ ~ ~ **Links ***学習環境 -''Google Colabolatery''：https://colab.research.google.com -Python：https://www.python.org/ -Python Japan：https://www.python.jp/ -''Google SpreadSheets''：https://docs.google.com/spreadsheets/ ~ ***Library -pandas：https://pandas.pydata.org/ -matplotlib：https://matplotlib.org/ -seaborn：https://seaborn.pydata.org/ -folium：https://python-visualization.github.io/folium/ -plotly：https://plotly.com/python/plotly-express/ ~ ***統計に関する情報 -統計学の時間｜統計Web：https://bellcurve.jp/statistics/course/ -教育用標準データセット｜SSDSE：https://www.nstac.go.jp/SSDSE/ ~ ***その他 -地理情報 https://geojson.io/ ~ ~