データの加工・分析
説明文が挙げる、理解する対象は五つある。何か。
- データ分析のために必要となる前処理の手法
- 扱うデータのドメイン知識の重要性を理解すること
- 特徴量エンジニアリングの手法
- 加工データに不具合がないか適切な検証項目を設計して実行すること
- 収集したデータをデータサイエンスの手法によって分析して今後の事業展開の戦略に活用すること
五つは読点で並べられており、末尾に「など」は付かない。
142 字あるが一文である。
「手法」が一つ目・三つ目・五つ目の三箇所に現れる。
用語例は何語か。この 35 細目のなかでどうか。
31 語で、この 35 細目のなかで最も多い。
| 順 | 細目 | 用語例 |
|---|---|---|
| 1 | 2.（2）②（この細目） | 31 語 |
| 2 | 1.（2）③ ヒューマンリソースマネジメント | 28 語 |
| 3 | 3.（3）財務諸表の分析 | 26 語 |
この表の「順」は用語例の数で並べた順位であって、シラバスが付けた順位ではない。
語数が多いことは、この細目が重いことを意味しない。
用語例の CDP は、ほかの細目にも同じ略号で現れるか。展開は同じか。
現れる。ただし展開が違う。
| 細目 | 用語例 |
|---|---|
| 2.（2）②（この細目） | CDP（Customer Data Platform：カスタマーデータプラットフォーム） |
| 1.（2）③ ヒューマンリソースマネジメント | CDP（Career Development Program：キャリアデベロップメントプログラム） |
この表は同じ略号が現れる細目を並べたものであり、 シラバスが両者を対応づけているわけではない。
この 35 細目で、同じ略号が別の展開を持つのはこの 1 組だけである。
「データサイエンスのサイクル」の括弧の中には何が並ぶか。
| 順 | 逐語 |
|---|---|
| 1 | 課題抽出と定式化 |
| 2 | データの取得・管理・加工 |
| 3 | 探索的データ解析 |
| 4 | データ解析と推論 |
| 5 | 結果の共有・伝達 |
| 6 | 課題解決に向けた提案 |
この表の「順」はシラバスの並び順であって、重要度でも実行の順序でもない。
「サイクル」という語は付くが、この 6 つを回す順序だとは書かれていない。
末尾に「など」は付かない。
シラバスはデータ分析のために必要となる前処理の手法、扱うデータのドメイン知識の重要性を理解すること、特徴量エンジニアリングの手法、加工データに不具合がないか適切な検証項目を設計して実行すること、収集したデータをデータサイエンスの手法によって分析して今後の事業展開の戦略に活用することを理解するとしている。説明文は 142 字だが一文で、「手法」が三回現れる。用語例は 31 語で、この 35 細目のなかで最も多い。CDP（Customer Data Platform：カスタマーデータプラットフォーム）は 1.（2）③ ヒューマンリソースマネジメント の CDP と略号が同じで展開が違う。
説明文が挙げる五つ（シラバスの並び順のまま）
| 順 | 逐語 |
|---|---|
| 1 | データ分析のために必要となる前処理の手法 |
| 2 | 扱うデータのドメイン知識の重要性を理解すること |
| 3 | 特徴量エンジニアリングの手法 |
| 4 | 加工データに不具合がないか適切な検証項目を設計して実行すること |
| 5 | 収集したデータをデータサイエンスの手法によって分析して今後の事業展開の戦略に活用すること |
この表の「順」は説明文に現れる順であって、重要度でも実行の順序でもない。 末尾に「など」は付かない。ただし五つで対象が尽きるとシラバスが述べたわけでもない。 一つ目と三つ目は名詞で終わり、二つ目・四つ目・五つ目は「〜こと」で終わる。 それぞれの中身、手順はいずれも書かれていない。
用語例 31 個（シラバスの並び順のまま）
| 順 | 用語例 | 括弧の中身 |
|---|---|---|
| 1 | データ結合 | — |
| 2 | 名寄せ | — |
| 3 | 外れ値・異常値・欠損値の処理 | — |
| 4 | ストップワード除去 | — |
| 5 | 標準化 | — |
| 6 | 二値化 | — |
| 7 | 離散化 | — |
| 8 | 対数変換 | — |
| 9 | アノテーション | — |
| 10 | 季節調整 | — |
| 11 | 移動平均 | — |
| 12 | 周期性 | — |
| 13 | BI | Business Intelligence |
| 14 | データマイニング | — |
| 15 | テキストマイニング | — |
| 16 | コレスポンデンス分析 | — |
| 17 | アソシエーション分析 | — |
| 18 | アドホック分析 | — |
| 19 | リフト値 | — |
| 20 | ビッグデータ | — |
| 21 | オープンデータ | — |
| 22 | パーソナルデータ | — |
| 23 | CDP | Customer Data Platform：カスタマーデータプラットフォーム |
| 24 | データサイエンスのサイクル | 6 語（下の表） |
| 25 | 機械学習を用いたデータ分析 | — |
| 26 | シミュレーション | — |
| 27 | シミュレーションのデータ同化 | — |
| 28 | パターン発見 | — |
| 29 | 最適化 | — |
| 30 | データサイエンティスト | — |
| 31 | データドリブンマーケティング | — |
この表の「順」はシラバスの並び順であって、重要度でも扱う順でもない。
31 語のいずれについても、意味・手順・式は書かれていない。
括弧が付くのは 13・23・24 語目の 3 語だけである。
3 語目と 24 語目は括弧や中黒で複数の語をつないだ一語であり、分けて数えない。
BI の括弧の中は英語だけで、日本語訳は書かれていない。
31 語はいずれも、ほかの 34 細目の用語例と完全には一致しない。
ただし「移動平均」は、2.（1）⑧ と 3.（6）の「移動平均法」に語の一部として現れる。
データサイエンスのサイクル の括弧の中（シラバスの並び順のまま）
| 順 | 逐語 |
|---|---|
| 1 | 課題抽出と定式化 |
| 2 | データの取得・管理・加工 |
| 3 | 探索的データ解析 |
| 4 | データ解析と推論 |
| 5 | 結果の共有・伝達 |
| 6 | 課題解決に向けた提案 |
この表の「順」はシラバスの並び順であって、重要度でも実行の順序でもない。 「サイクル」という語は付くが、この 6 つを回す順序だとは書かれていない。 末尾に「など」は付かない。 それぞれの中身は書かれていない。
この細目でのシラバスの書き方
| 項目 | 記載 |
|---|---|
| 説明文 | 一文（142 字） |
| 文末 | 「〜を理解する。」 |
| 説明文の「など」 | 無し |
| 列挙に付くラベル | 用語例 |
| 用語例の数 | 31（この 35 細目で最多） |
シラバスが書いていること
Section titled “シラバスが書いていること”説明文は一文である。
データ分析のために必要となる前処理の手法，扱うデータのドメイン知識の重要性を 理解すること，特徴量エンジニアリングの手法，加工データに不具合がないか適切な 検証項目を設計して実行すること，収集したデータをデータサイエンスの手法によって 分析して今後の事業展開の戦略に活用することを理解する。
続けて 31 個が列挙されている。全語は ## 図 の表にある。
142 字で一文である
Section titled “142 字で一文である”この 35 細目のうち、説明文が長い順に 6 件を並べると次のようになる。
| 字数 | 細目 | 文数 |
|---|---|---|
| 180 | 1.（2）⑤ リスクマネジメント | 一文＋補足 |
| 144 | 2.（1）⑥ 検査手法 | 二文 |
| 142 | 2.（2）②（この細目） | 一文 |
| 124 | 1.（2）① 経営管理とは | 二文 |
| 121 | 1.（5）② 社会の変化とIT利活用の動向 | 二文 |
| 119 | 2.（2）④ 図表やグラフによるデータの可視化 | 一文 |
この表は説明文の字数で並べたものであり、シラバスが長短を意図しているわけではない。
長い説明文でも二文に分かれているものがあるなかで、この細目は一文である。
「手法」が一つ目・三つ目・五つ目の三箇所に現れる。 この 35 細目で説明文に「手法」を三回持つのはこの細目だけである。
用語例は 31 語で、この 35 細目で最も多い
Section titled “用語例は 31 語で、この 35 細目で最も多い”31 語のうち括弧が付くのは 3 語だけで、残る 28 語は名前だけである。
24 語目の データサイエンスのサイクル は括弧の中に 6 語を持つ。
この 6 語を含めて 1 語と数える。
語数が多いことは、この細目が重いことを意味しない。 シラバスがここに 31 語を置いている、というのがそのまま事実である。
ほかの細目と語が重なる箇所がある
Section titled “ほかの細目と語が重なる箇所がある”| この細目の語 | 重なる相手 |
|---|---|
| CDP（23 語目） | 1.（2）③ の CDP（略号が同じで展開が違う） |
| シミュレーション（26 語目） | 2.（1）⑥ 検査手法の説明文 |
| 移動平均（11 語目） | 2.（1）⑧ 需要予測 と 3.（6）資産管理 の「移動平均法」（「法」の有無が違う） |
この表は語が重なる組を並べたものであり、シラバスが対応づけているわけではない。
CDP は、この 35 細目で同じ略号が別の展開を持つ唯一の組である。
「移動平均」と「移動平均法」は文字列が違う。そろえない。
26 語目の シミュレーション と 27 語目の シミュレーションのデータ同化 は
連続して並ぶが、両者の関係は書かれていない。
この細目で書かないこと
Section titled “この細目で書かないこと”次はいずれもこのノートの根拠に含まれていない。
- 前処理・特徴量エンジニアリングの手順、具体的な処理
- ドメイン知識とは何か
- 検証項目の設計方法、不具合の判定基準
- 用語例 31 語それぞれの意味、手法、式
BIの日本語訳、CDPの機能- データサイエンスのサイクルを回す順序、各段階の成果物
- 1.（2）③ の
CDPとの使い分け
名前から内容を推測して書くことは spec.md §8.1a に反する。