Data Science
for Environment and Quality

環境と品質のためのデータサイエンス


環境と品質のためのデータサイエンスは、 総合的な科学のハブです。 いろいろな分野につながっています。

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Rによるデータ分析
R-EDA1によるデータ分析
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ウェブアプリR-EDA1
ウェブアプリR-QCA1

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更新履歴
2023/03/21 : 「尺度構成法」を追加
2023/03/19 : 「Rによる回帰分析系で高次元を2次元に圧縮して可視化」を追加
2023/03/19 : 「AutoML(自動機械学習)」を追加
2023/03/18 : 「等質性分析」を追加
2023/03/13 : 「ウェブアプリR-EDA1」の体系図を更新
2023/03/08 : 「正準相関分析で高次元を2次元に圧縮」、「Rによる正準相関分析」を追加
2023/03/06 : 「回帰分析系で高次元を2次元に圧縮して可視化」を追加
2023/03/05 : 「Excelによる残差の外れ値の分析」を追加
2023/03/04 : 「残差の外れ値」を追加
2023/03/04 : 「外れ値ではない異常値のモデル」から「時系列データの異常値」を独立して加筆
2023/03/01 : 「個々のサンプルの因果推論」、「Rによる個々のサンプルの因果推論」を追加

スタート時からの、古い更新履歴はこちら

R-EDA1のリリースノート


データサイエンス教室
データサイエンス相談会を不定期に開催します。
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データサイエンス

見つける(1) 統計学ビッグデータ , 検定 , 推定 , ベイズ統計

見つける(2) 多変量解析回帰 , 分類 , SVM , MT法 , 主成分

見つける(3) データマイニング決定木 , アソシエーション , 多対多 , テキスト

見つける(4) グラフ統計折れ線グラフ , 言葉の散布図 , ネットワーク

つなぐ・整理する データリテラシー紐付け , 特徴量 , フィジクス , 外れ値

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集める 測定誤差 , 実験計画法 , アンケート

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見つける(5) 現象の分析因果推論 , 時系列 , センサー

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