講義資料 – 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター
本ページで公開している講義スライドはすべてCC-BYです（〈参考資料〉は除く）． 編集可能なPowerPointファイル（無償, CC-BY）が必要な場合や，今後改訂したときに連絡が必要な場合は，下記までご連絡ください（PPTは100以上の大学等へ提供済みです． お気軽にどうぞ）． 連絡先：mds-lecture-slides@human.ait.kyushu-u.ac.jp （内田（センター長）・福冨（センター秘書）） スライド内容について間違いがあった場合も，上記連絡先にご連絡いただけると，大変に助かります．（修正の上，改訂版を随時アップロードいたします．） データサイエンス概論Ⅰ＆Ⅱ（夏休み中の3日間での集中講義を予定．2023年度からは，高年次基幹教育科目「データサイエンス総論Ⅰ&Ⅱ」としても開講予定．なお，電気情報工学科「データサイエンス序論」とほぼ同一内容．無編集ですが講義動画
対応分析を KH Coder で実施する方法 - 統計ER
対応分析は、コレスポンデンス分析とも言われる分析方法だ。 テキストマイニングでの対応分析では、どのグループでどんな発言が多かったかの傾向を図でつかむ方法。 KH Coder でどのように実施するかを解説。 ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中 対応分析とは - 一般的な話 対応分析を実施するには？- KH Coderの使い方 KH Coder全般について KH Coderで対応分析をするデータは？ KH Coderで対応分析をするには？ KH Coder のデフォルトで － リード文の分析 原点から離れた語のみラベル表示 － 上位30語に厳選 バブルプロット － 出現頻度が高いほど大きなバブルで表示する リード文の分析結果まとめ タイトルの分析結果 タイトルの分析結果まとめ まとめ KH Coderで対応分析をする方法―データの読み込みから図の描画・
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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誹謗中傷対策として炎上時のリプライ可視化システムを作ってみた｜tori
社会問題としての炎上・誹謗中傷最近テラスハウスという番組の出演者が亡くなるという痛ましい事件がありました．この番組自体はあまりよく知らないのですが，とにかくネット上での誹謗中傷がひどかったとのことです． 事件の詳細や炎上にどう対処すべきかという話については，こちらが良くまとまっているのではないかと思いますので，詳細は省きます． 木村花さんにはご冥福をお祈りする以外ないわけですが，このような痛ましい事件が起きている一方で，その実態というのはあまりよくわかっていません．私も炎上の分析をやっていたりもしますが，基本的には数百万人規模の炎上を対象としています． というのも，個人が攻撃されている炎上というのはなかなか分析が難しいんですね．規模が小さいと他人からはどうしても見えにくいのです．だからといって，本人にとってそれはどうでもいいことかというとそんなことはないわけで，何とかしなければいけない対象
QGISを使って「災害データを地図で分析」してみよう 初心者向けの入門マニュアル｜NHK取材ノート
分析を身につけるには実際に「手を動かす」ことが一番の近道です。 分析ソフトと自治体のオープンデータを使った分析の進め方をとことん詳しく、マニュアル風にご説明します。やってみたいけど難しそう、わからない！という方の参考になればうれしいです。 （※あくまでもイメージをつかむためのものですので、詳しくはネットや参考書など他の情報もご覧ください） 今回のゴール地震による津波で浸水が想定されている区域に、子どもが通う施設がどのくらいあるのか。公開データから分析、可視化する。 以前、私が分析に携わったこの記事では、津波によって浸水が想定されている区域に、高齢者施設がどのくらいあるかを調べました。 このときのデータは、県や自治体などから取材で提供を受けたものがベースになっていました。そのままオープンにすることはできないので、今回は高齢者と同じく避難に手助けが必要な、「子どもの施設」に津波のリスクがあるか
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
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