マインドマップギャラリー データの整理と説明
データの整理と説明は、データ処理と情報分析の重要なステップであり、データをよりよく理解して解釈するのに役立ちます。いいね、収集大歓迎です!
これはバクテリアに関するマインドマップであり、その主な内容には、概要、形態、種類、構造、生殖、分布、アプリケーション、および拡張が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、植物の無性生殖に関するマインドマップであり、その主な内容には、概念、胞子の生殖、栄養生殖、組織培養、芽が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、動物の生殖発達に関するマインドマップであり、その主な内容には、昆虫、カエル、鳥、性的生殖、無性生殖が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
情報システムプロジェクトマネージャチュートリアル(第4版)第16章_プロジェクト調達管理
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第 2 章: データの収集と説明
セクション 1: データの整理
1. データの分類
(1) 定量的形質データ
量的形質とは、量的特性を定量的または技術的な方法で表現できる形質を指します。
データを数える
計数によって得られる量的形質データのこと
測定データ
メジャー、数量、スケールなどの測定ツールなどの測定方法によってのみ得られる定量的形質データ
(ii)品質特性データ
官能評価によって評価できる特性を指し、これらの特性は一般に言葉で表現することができず、観察結果を数値化することができます。
数え方
特定の母集団またはサンプル内で、特定の品質形質のカテゴリーに応じて回数を数え、その回数を品質形質の量として使用します。
評価スケール
ある現象の発現の度合いの違いを異なる数値で表す方法です。
2. 情報の点検・確認
データを分類して分析する前に、元のデータを確認して検証する必要があります。元のデータをチェックおよび検証する目的は、元のデータの完全性と正確性を保証することです。いわゆる完全性とは、元のデータに欠落や重複がないことを意味します。いわゆる正しさとは、元のデータをエラーや無理な組み合わせなく測定し記録することを指します。
3. データの整理方法
計数データの集計
観測値が少なく変動幅が小さいデータを計数する場合、異なる観測値ごとにグループ化して度数分布表を作成します。
測定データの収集
測定データは、技術データのグループ化方法に従って整理することができません。グループ化する場合は、まず全範囲、グループ数、グループ距離、グループ中央値、グループ限界を決定し、次に各観測値を度数分布にグループ化する必要があります。テーブル。
1. 完全な距離を求める
範囲 (R) はデータの最大値と最小値の差であり、範囲とも呼ばれます。
2. グループの数とグループ間の距離を決定します。
グループ距離とは、各グループの最大値と最小値の差を指します。
3. グループの制限とグループの中央値を決定します。
各グループの最大値と最小値をグループ制限値と呼び、最小値が下限値、最大値が上限値となります。各グループの中点の値をグループ中央値といい、グループの代表値となります。グループ中央値 🟰 (グループ上限 ➕ グループ下限) / 2 🟰 グループ下限 ➕ グループ距離 / 2 🟰 グループ上限 ➖ グループ距離 / 2
4. グループ化、下線、カウント、度数分布表の作成
グループ化が完了したら、データ内の各観測値を一つずつグループ化し、線を引いて数え、度数分布表を作成します。
品質形質データの収集
品質特性データを特性または属性カテゴリに従ってグループ化し、各グループの時間を個別にカウントして度数分布表を作成できます。
4. よく使われる統計表やグラフ
統計表は表形式を使用してデータ間の定量的な関係を表現し、統計グラフは幾何学的図形を使用してデータ間の定量的な関係を表現します。統計表や図表を利用することで、調査対象の特徴や内部構成、相互関係などを簡潔かつ鮮明に表現し、比較・分析を容易にします。
統計表
統計表の構造と要件
タイトルは、物事の主要なシンボルを簡潔かつ正確に説明します。
見出しは横見出しと縦見出しに分かれています。
常にアラビア数字を使用し、数値は小数点で揃えられ、小数点以下の桁数は同じになります。桁がない場合は、「-」を使用して表します。
統計表の種類
シンプルなテーブル
複合テーブル
概要グラフ
統計グラフを描画するための基本要件
統計グラフのタイトルは簡潔かつ要点を示し、グラフの下に記載する必要があります。
横軸と縦軸に目盛があり、横軸は左から右へ、縦軸は下から上へ、値は小さいものから大きいものまで表示されます。
グラフィックのアスペクト比は約 5:4 または 6:5 です。
画像内のさまざまなものを表すためにさまざまな色や線が使用されている場合は、凡例が必要です
統計グラフを描画するために一般的に使用される方法
ヒストグラム
多角形図
棒グラフ
円図
折れ線グラフ
セクション 2: データの説明
1. データの一元的な説明 - 平均
算術平均
中央値
モード
幾何平均
調和平均
2. データバリエーション番号の離散記述
非常に貧しい
標準偏差
変動係数