データの基本

データ入門

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

データはどこにでもある

データはどこにでもある

データはどこにでもある

データはどこにでもある

データはどこにでもある

データはどこにでもある

データとは？

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• datum から派生：与えられたもの、事実

データとは？

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• datum から派生：与えられたもの、事実
• このデジタル時代における貴重なリソース$^1$

¹ 2017年5月6日：エコノミスト 世界で最も価値のある資源は、もはや石油ではなくデータである

データの文脈

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• 優れたプレイヤーとは？- リオネル・メッシ
  • アレクサンダー・オベチキン

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データの文脈

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• 優れたプレイヤーとは？- リオネル・メッシ
  • アレクサンダー・オベチキン

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データの文脈

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• 優れたプレイヤーとは？- リオネル・メッシ
  • アレクサンダー・オベチキン

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データの文脈

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データに意味を与える情報

• データが収集された時期
• データが収集された場所
• ...

これらのデータの特徴はメタデータと呼ばれる

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データの種類

非構造化データ：

• サッカーの試合動画
• ラベルや順序がない

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構造化データ：

• ゴール、時間、選手の一覧表
• 整理されていて分析しやすい

• スプレッドシートで一般的
• フィルタリングや分析が簡単

例：

• 売上記録
• 従業員の出勤
• 天気データ

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販売記録

ID	製品	売上
1	Tシャツ	15
2	ジーンズ	2
3	靴	3
4	ジャケット	1
5	帽子	5

• 分析が難しくなる
• 処理が必要である

例：

• 動画
• インタビュー
• 写真

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• 数値データとも呼ばれる
• 計算や可視化に最適

例：

• 得点
• 身長
• 温度

• カテゴリカルデータとも呼ばれる
• パターンを見つけるのに役立つ

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例：

• 好きなスポーツ
• 顧客フィードバック

まとめ

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• 構造化データ：整理されていて分析しやすい

• 非構造化データ：複雑だが示唆に富んでいる

• 定量データ：数値的で、計算に最適

• 定性データ：カテゴリーを記述し、傾向を明らかにする

練習しましょう！

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