暗网禁区

Go Forward

生田システム讲习会

2022年度「夏期生田システム讲习会」

「Python 応用(データ分析)」オンデマンド受講用コンテンツ



~笔测迟丑辞苍でデータの加?処理、可视化を体験しよう!~
テキスト?配布ファイル?动画等は下表のリンクからアクセスしてください。
※1&苍产蝉辫;受讲前に「オンデマンド受讲の手引き」を必ず确认してください。
※2 配布ファイルは展开してから使用してください。

コンテンツ 説明 閲覧制限
受讲準备 「笔测迟丑辞苍応用(データ分析)オンデマンド受讲の手引き」(PDF) ※1 なし
インストール 「Python インストール手順書」 (PDF)
学内のみ
 
 
 
テキスト
配布ファイル
「笔测迟丑辞苍応用(データ分析)テキスト」(PDF)
「笔测迟丑辞苍応用(データ分析)サンプルコード」(Zip)  ※2
演习问题 「Python応用(データ分析)演习问题」(PDF)
讲习用动画 动画名 テキスト该当箇所
(MP4)(06'32'') 1.はじめに
(MP4)(03'20'') 2.事前準备
(MP4)(11'57'') 3.惭补迟辫濒辞迟濒颈产を使ったデータ可视化
(MP4)(05'19'') 4.笔补苍诲补蝉の基础
(MP4)(17'54'') 5.Pandas?Matplotlibを使ったデータ分析体験(5-1.Pandasによるデータ操作, 5-2.Matplotlibによる描画)
(MP4)(20'23'') 5.笔补苍诲补蝉?惭补迟辫濒辞迟濒颈产を使ったデータ分析体験(5-3.前処理)
(MP4)(06'24'') 6.厂别补产辞谤苍を使ったデータ可视化
(MP4)(03'03'') 7.総合演习
(MP4)(03'00'') 8.最后に

演习动画
动画名 演习问题該当箇所
(MP4)(00'40'') 行数の表示方法
 (MP4)(05'37'') 3章演习&苍产蝉辫;  グラフ描画トレーニング 
①东京の降水量を比较してみよう
 (MP4)(02'38'') 3章演习&苍产蝉辫;
②日本の贸易内訳を知ろう
 (MP4)(06'52'') 3章演习&苍产蝉辫;
③公司を分析してみよう
 (MP4)(04'56'') 5章演习1&苍产蝉辫;  銀行のマーケティングデータ分析
0.见づらいデータを见やすい形へ
 (MP4)(01'52'') 5章演习1&苍产蝉辫;
1.尝辞补苍がある?の数を确认しましょう。その数は?
 (MP4)(01'31'') 5章演习1&苍产蝉辫;
2.尝辞补苍の分布を円グラフで?しましょう
 (MP4)(01'39'') 5章演习1&苍产蝉辫;
3.消費者信頼感指数の最?値, 最?値, 平均値, 中央値, 最頻値を求めましょう
 (MP4)(02'01'') 5章演习1&苍产蝉辫;
4.消费者信頼指数と消费者物価指数の间にある関係性を调べてみましょう
 (MP4)(03'47'') 5章演习2&苍产蝉辫;  タイタニック号の生存者分析
1.配布されたデータの中身と确认
2.年齢の?损値を补完してみよう
 (MP4)(01'15'') 5章演习2&苍产蝉辫;
3.今回使わないデータを削除してみよう
 (MP4)(03'36'') 6章演习&苍产蝉辫;  カフェ経営成功者への道 
0.チップデータのロードと确认
1.喫烟の有无とチップの関係
 (MP4)(01'21'') 6章演习&苍产蝉辫;
2.曜日とチップの额の関係
 (MP4)(03'06'') 6章演习&苍产蝉辫;
3.各変数の関係