#author("2024-12-02T14:13:11+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") #author("2024-12-02T14:15:25+09:00;2024-12-02T14:13:11+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *John Smith [[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/1Diy9-ZS1YfsL9n1Ru82-Jk0P_DcNV5pwlXxCox6bMQQ/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet -演習２：__[[要約統計量の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ruuurRKRDqgqH8B44qP9YmEXMOajL1zfv_VLBXLD34o/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet -演習３：__[[相関係数の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GBojVCJwzAhJVohqVVKMvVI4OZBhyIm8_-pXMO77QWM/edit#gid=446519320]]__ SpreadSheet --〇〇県は、人口に対して◻︎◻︎の数が多い -演習４：__[[クロス集計の事例>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rUKajO1qXBke4MFIbSfJ7O2coI6yNCdFaP1N4ylbumk/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet -演習５：__[[Python Basics>https://colab.research.google.com/drive/1wSg5tcv1wkptyrG1RWr3AHxgi0WOjmg0?usp=sharing]]__ -演習６：__モンテカルロ法によるπの計算__ -演習７：__[[Pythonによるデータ解析>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Statistics.ipynb]]__ -演習８：__[[Pythonによる統計グラフ>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/StatisticalGraph.ipynb]]__ -演習９：__[[Pythonによる仮説検定>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/t_test.ipynb]]__ -演習10：__地理情報の可視化（または ワードクラウド）__ -演習11：__総合演習__ --XXカテゴリーについてXXとXXXとでは、XXXの平均に差が見られる。 --XXXXとXXXXXには高い正の相関が見られる。 ~ ~ **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/ ~ ~