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userid stringclasses 377 values	course_number int64 1 15	question_number int64 1 5	question_content stringclasses 5 values	answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀	grade stringclasses 5 values
C-2021-2_U101	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	収集したデータを並べるだけでは分かりにくいため、データを直感的に理解しやすい図にする可視化は重要である。可視化により傾向や特徴を把握することが容易になるため、データ数や属性が多い時には特に有効である。データを理解するための方法である可視化によって、続いて行うデータ分析の方針決定に繋がることもある。可視化の手法にはヒストグラム、箱ひげ図、棒グラフ、パイチャート、散布図、ヒートマップ、折れ線グラフ、無向／有向グラフなど多数あり、目的と条件によって適切なものを選択することが大切である。各表現方法において、色や縦軸・ビンの幅の設定によって与える印象が異なることがあるため、分かりやすくかつ、不誠実な印象を与えたり誤解を生んだりしない表現を心掛けなければならない。直接的に正しく表現できるのは２次元のデータまでであるが、複数の要素から２つずつ取り出したり、データ傾向を保持できるように２種の要素に変換したりすることで多次元のデータを表示することができる。データ傾向を保持しつつ２つの要素に変換する際には、主成分分析の考え方を用いてデータの散らばりが大きい方向を採用する。４要素以上の場合でも数学的に方向を決定することはできるが、２つの直線だけでうまく表示できるかは十分検討する必要がある。	A
C-2021-2_U101	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	一言で可視化といってもその方法は多数あり、調べたい事柄や把握したい傾向、比較する要素の数などによって適した手法が違うということが分かった。関係性を表したいとき、数値データを比較したいときなどのニーズに応じた可視化の方法の選択が大切であるということと、その選び方を理解することができた。また、可視化する際にはその設定によっていくらでも印象を操作することができてしまうということが分かり、「何を伝えたいのか」ということを明確にしたうえで誠実にデータをまとめることの大切さを知ることができた。多次元のデータにおいても要素をうまく削減することで、私たちが認識しやすい状態に表現することができるということが分かった。	A
C-2021-2_U101	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特にありません。	A
C-2021-2_U101	13	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2021-2_U101	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今回紹介のあった可視化の手法のほとんどは今までに目にしたことがあったが、具体的にどのような場合に適しているのか詳しくは知らなかったため、改めて正確な説明を聞くことで知ることが多かった。また、今までの自分の可視化の方法が適切だったのか考えさせられた。誤った印象を与えかねない表現方法についても同様で、今まで自分が作成したグラフが正しい印象を与えるものになっていたか振り返るきっかけになったと感じる。今後は、今回学んだことを心掛けて正確で分かりやすい可視化ができるようにしたいと思うとともに、可視化されたデータを見るときには軸幅等にも気を付けるようにしていきたいと思った。要素の削減の考え方はとても新鮮に感じられた。特に、どの要素がデータの中で大切なのかが分散などの数学の考え方を用いることで分かるというのは興味深かった。線形代数で学んだ時には「いつ使うのだろう…」と感じていた固有値や行列の考え方も、データ分析という身近で必要不可欠なものに使う概念だと知り少し興味が湧いた。今後も、様々な分野や日常生活で使われる物との関連を考えながら学んでいきたいと思う。	A
C-2021-2_U133	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	可視化について学び、その必要性や手法を学んだ。可視化の手法は目的や条件によって適切に選ばないといけないということを学んだ。	B
C-2021-2_U133	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	可視化の手法は目的や条件によって適切に選ばないといけないということがわかった。3種類以上の要素の可視化は、平面上では正確にできないということがわかった。どんなときにどの可視化の方法を使うかがわかった。	B
C-2021-2_U133	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	要素数を削るという内容のところで、2種類の要素のデータに変換するというのがわかりにくかった。	B
C-2021-2_U133	13	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U133	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	可視化の手法にあった、棒グラフ、散布図など、授業以前から知っているものが多かったが、その手法の選択条件はほとんど考えたことがなかったので、今回考える機会があってよかった。データを今後扱うときには、今回学んだ可視化の手法を生かしたい。	B
C-2021-2_U117	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データの可視化とは、データを直感的に理解できる図にすることである。可視化は膨大なデータを把握しやすくするためにどの分野でも必要となる。その手法にはいろいろな種類があり、例えばヒストグラムや箱ひげ図、棒グラフなどである。同じデータでも可視化の仕方によって伝わり方が全く異なるので多くの種類の中からから目的と条件にあったものを選択する必要がある。データの中には多次元のものも存在するが、3種類以上の要素は直接表示できないため、要素を削って可視化する。	B
C-2021-2_U117	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	適切に可視化することの意義とその方法がよくわかった。	B
C-2021-2_U117	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	そもそも自分が固有ベクトルや固有値のことについて根本を理解できていないのでそれがどうデータ分析、可視化につながっているのかわからなかった。	B
C-2021-2_U117	13	4	質問があれば書いてください	特にありません。	B
C-2021-2_U117	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ヒストグラムや棒グラフ、箱ひげ図など自分の知っている可視化の方法がたくさん出てきて予習の段階ではだいたい分かると軽く流していたが、講義を受けて、そのグラフを使う場面やメリットをきちんと理解できていなかったことに気づけた。特に、これまで安易に使っていた立体的なパイチャートの見え方は確かに奥側と手前で違っていたので、自分のこれまでの使用方法を反省し今後は正確なデータ情報が分かりやすく伝わるためにはどうするべきか注意を払おうと思った。	B
C-2021-2_U65	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データを可視化する方法はたくさんあり、その方法を適切に選ぶことが大切	C
C-2021-2_U65	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データの可視化する方法を適切に選ぶことが大切だとわかった。また、３Dの円グラフは発表などで見かけることもあったが、その弊害については思いもよらなかった。データを誤認しないように正しい知識を身に着けることが大切だと感じた。	C
C-2021-2_U65	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特にありません	C
C-2021-2_U65	13	4	質問があれば書いてください	特にありません	C
C-2021-2_U65	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今まで見たことがないような可視化の方法を知れて面白かった。	C
C-2021-2_U33	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	可視化とは、直感的に理解できる図にすることだ。膨大なデータの傾向を把握しやすい。ただし、可視化の目的と条件によって適切なものを選ぶべきだ。ヒストグラムは、頻度を表す棒グラフで、データの分布を調べる場合に有効だ。箱ひげ図はデータ分布を最大値、最小値、四分位数で簡易的に表現した図で、比較できる。数値データの場合、棒グラフを利用する。パイチャートはデータ全体に対して各データの割合を把握できる。1データ＝2次元なら、散布図がベストだ。しかし、3種類以上の場合は平面に描くのは無理だ。よって、要素数を削って可視化する。無向グラフはデータ間の関係を表現できる。有向グラフは方向性を表現できる。	B
C-2021-2_U33	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	棒グラフは数値データの比較に有効だ。ヒストグラムにおいて、ビンの幅広によって見た目が大きく変わる。エラーバーは標準偏差を表現できる。四分位数とは、データ全体を4等分する位置の数を意味する。3Dパイチャートは誤解を招く恐れがある。折れ線グラフは変化の傾向を把握しやすい。ただし、関連のないデータを結ばないようにする。散布図はデータを集合として表現する。二種類データを同時に把握しやすい。色を使うともっと多くの情報を可視化できる。ヒートマップも2種類のデータがある状況に活用できる。	B
C-2021-2_U33	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	B
C-2021-2_U33	13	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U33	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データを可視化する手法は多くあることがわかった。可視化したいデータの数、可視化の目的、導き出したい結果などを考慮して一番適切な手法を選ぶことが大事であることを感じた。	B
C-2021-2_U17	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	可視化・・・データを直感的に理解できる図にすること、膨大なデータの把握のため、目的と条件によって適切なものを選択する必要がある。可視化の手法・・・棒グラフ、棒グラフ+エラーバー、ヒストグラム、箱ひげ図、パイチャート、折れ線グラフ関係の可視化・・・無効グラフ、有効グラフ、有効グラフ+色+地図散布図と二次元ヒストグラム・・・「散布図」２種類以上のデータの傾向を同時に把握したいときに有効、色の追加で３種類の値を可視化できるがデータ数が膨大になると不向きである。「ヒートマップ」２種類のデータでどんな値がどのくらいあるのか調べる場合に有効。多次元データの可視化・・・散布図行列、要素数を削って可視化、直線と平面を決めて表示データをみることで次に行うデータ分析の方針決定につながる。数学の重要性。	B
C-2021-2_U17	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データを可視化するために様々な表現の方法があることは知っていたが、数種類のデータを同時に表現する方法は知らなかったのでこの内容をよく理解しようと取り組み、理解できたと思う。	B
C-2021-2_U17	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特にないです。	B
C-2021-2_U17	13	4	質問があれば書いてください	それぞれの可視化手法で表せるデータの量は限りがあるのですか？限りがないとしたらどれくらいの量だと見やすく整理できるのですか？	B
C-2021-2_U17	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの表し方について知らない方法が多く驚いたが、これまで生活の中で触れたことがある方法もあり、様々な場所で応用・活用されているのだなと思った。	B
C-2021-2_U39	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	今日は最初に法・経済・薬学でのデータの可視化の活用案について学びました。そのあと、データの可視化について学びました。可視化とは、データを一目見ただけで分かるようにわかりやすい図に表現することです。例えば、身長と体重などのデータを図に表すことです。データはその種類と個体数が多いため、このようなデータの把握には可視化が必要です。可視化における注意点は目的と条件によって適切なものを選ばなければならないことです。これによって不適切な可視化になり、誤解を生んだりすることがあり得ます。また、棒グラフは棒の高さで値を表現したことであり、数値データを比較するときに使います。また、これにエラーバーを加えて誤差を表すことも可能です。ここで重要なのは、縦軸の原点を勝手にとってはいけないことです。次に、ヒストグラムは、区間ごとのデータの測定回数を集計した図で、データの分布が分かりやすいです。ビンの幅によって見た目が変わることに注意しなければなりません。箱ひげ図は、データの分布を最大値と最小値、四分位数で簡単に表した図で、データの分布を比較する場合に使います。パイチャートは、円の面積で割合を表したもので、各データの割合が分かりやすいことが長所です。また、折れ線グラフは、データ点の間を直線で結んだ図で、変化の傾向が分かりやすいことが長所です。しかし、ここで関連のないデータを線で結ぶのは意味がありません。また、折れ線グラフを比較するときには、縦軸の範囲や幅を同じくしなければなりません。「関係」の可視化は行列によって行なわれます。無向グラフは、ノードとエッジによって表されます。これの配置を工夫して分析しやすくすることができます。また、有向グラフは、ノードとエッジを結ぶ線に方向があることです。散布図は、点の集合としてデータを表現した図で、2種類のデータの傾向を同時に比較するとき有効です。また、色を付けて3種類の値を表現することも可能です。ヒートマップは色によって数値を表現した図で、どんな値がどのぐらいあるのかが把握可能です。また、色付けによって印象が変わります。例えば、地図と合わせて使ったら非常に有効です。多次元データの可視化ということは3種類以上の場合、直接データが可視化できないため、2種類に削って可視化することです。次に、3種類のデータの場合にはフランスパンの形状をしたグラフで幅や傾向などを表現することが可能になります。4要素以上の場合には、データの散らばりが大きい方向を数学的に探って可視化します。	B
C-2021-2_U39	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	可視化手法の種類と特性、注意点などが分かりました。	B
C-2021-2_U39	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	最後の部分の、多次元データの可視化部分があるよくわからなかったです。直接想像しにくいため、分かりにくかったと思います。	B
C-2021-2_U39	13	4	質問があれば書いてください	ありません。	B
C-2021-2_U39	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ありません。	B
C-2021-2_U14	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データの可視化とはデータを直感的に理解できる図にすることであり、膨大なデータを把握するために必要な作業であるが、目的と条件によって適切なものを選択するなどの注意が必要である。可視化の手法の代表的なものに、棒グラフ・パイチャート・折れ線グラフ・無向グラフ・有向グラフ・散布図・ヒートマップなどがあるが、その特性や弱点を理解して使用する必要がある。さらに多次元のデータを可視化する際には要素の取捨選択も必要である。	A
C-2021-2_U14	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データを可視化することで、膨大なデータを一目で理解することができることを改めて感じ、その利便性を再確認した。可視化手法はそれぞれ特徴があって、持っているデータが何を表しているのかをよく見て、適切なものを選択する必要性があることや軸の取り方などによって見た目が大きく変わってしまうことがあるため慎重に見る必要性があることが分かった。	A
C-2021-2_U14	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	データの可視化についてよくわかった。	A
C-2021-2_U14	13	4	質問があれば書いてください	特にありません。	A
C-2021-2_U14	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの可視化によって、膨大なデータを一目で分かるように書き表せることが分かったが、読み取る際にも自分が可視化処理をする際にも誤解を生まないように十分注意する必要性があると感じた。これからは今日学んだことに気を付けて正しく情報を読み取れるようにしたい。	A
C-2021-2_U123	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	null	F
C-2021-2_U123	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	null	F
C-2021-2_U123	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	F
C-2021-2_U123	13	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U123	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U7	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	null	F
C-2021-2_U7	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	null	F
C-2021-2_U7	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	F
C-2021-2_U7	13	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U7	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U140	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データを可視化する様々な方法と、可視化されたデータを読み取る際の注意点。	C
C-2021-2_U140	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データを可視化する際には、そのデータを作る人のやり方次第でデータを意図的に偏りがあるように見せかけることができること。	C
C-2021-2_U140	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特になかったと思います。	C
C-2021-2_U140	13	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2021-2_U140	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの可視化は確かに研究者でなくとも容易にできることである。だからこそ、作成者が意図してデータの見せ方を都合良く変えてくる可能性があることに注意してデータを読み取る必要があると感じた。	C
C-2021-2_U165	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	null	D
C-2021-2_U165	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	null	D
C-2021-2_U165	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	D
C-2021-2_U165	13	4	質問があれば書いてください	null	D
C-2021-2_U165	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	D
C-2021-2_U49	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	null	F
C-2021-2_U49	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	null	F
C-2021-2_U49	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	F
C-2021-2_U49	13	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U49	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U36	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	可視化とはデータを直感的に理解できる図にすることであり、膨大なデータを把握するのに必要である。目的と条件によって適切な可視化手法を用いる必要がある。棒グラフは数値データの比較を行う際に有効であり、エラーバーとともに用いられることもできる。ヒストグラムはデータの分布を調べる場合に有効であり、ビン幅の設定には留意しなくてはならない。箱ひげ図はデータの分布を比較する際に用いられる。パイチャートはデータ全体に対して各データの割合を把握する場合に有効である。折れ線グラフはデータ点の間の変化の傾向を把握する場合に有効であり、比較する際は縦軸の範囲や幅を同じにする必要がある。関係性の把握には無向グラフや有効グラフが用いられる。散布図はデータを平面上に点の集合としてあらわしたものであり、2種類のデータを同時に把握したいときに有効である。ヒートマップは色によって数値を表現したものであり、２種類のデータでどんな値がどれくらいあるか調べるときに有効である、また、地図上に重ねることも可能である。3種類以上の要素を可視化するためには二つずつ要素を組み合わせて複数の散布図を作ったり、2種類の要素データに変換したりするやり方がある。	B
C-2021-2_U36	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	あらゆる可視化の手法とそれぞれの手法がどういった目的で用いられるのかが分かった。今までは2種類の要素の比較といった2次元での比較しか主に触れてこなかったが、３種類以上の要素の比較をするためのやり方が軽くではあるが理解できた。	B
C-2021-2_U36	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	要素数を下げるのに行列や固有値がなぜ登場するのかが分からなかった	B
C-2021-2_U36	13	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U36	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	可視化の手段の方法をある程度把握することができたので、自分がデータの可視化を行うときにはどんなデータなのかをきちんと把握してきちんとそのデータにあった手法を用いれるように気を付けたいと思った。	B
C-2021-2_U94	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	null	C
C-2021-2_U94	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	null	C
C-2021-2_U94	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	C
C-2021-2_U94	13	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2021-2_U94	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	C
C-2021-2_U71	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データを可視化する方法をさまざまである。	C
C-2021-2_U71	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	パイチャートは三次元であらわすと錯覚が生まれる。	C
C-2021-2_U71	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	C
C-2021-2_U71	13	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2021-2_U71	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	講義ありがとうございました。	C
C-2021-2_U88	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データを数字から図などに可視化する方法を学んだ。	B
C-2021-2_U88	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	可視化する方法は何種類もあり、それぞれが万能ではなく、可視化したいデータに合わせて方法を逐一選ぶ必要がある。一度に数種類のデータを表す際には、様々な工夫が必要で、正確に表したい場合には分割して表示するのが良い。	B
C-2021-2_U88	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	最後の四次元以上を表示するスライドがいまいちピンとこなかった。	B
C-2021-2_U88	13	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U88	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今回の内容は高校までで習った内容も多く含まれていて懐かしかった。	B
C-2021-2_U106	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	可視化とデータの関係や可視化の必要性、目的、注意点や様々な可視化の手法とその対象について学びました。	B
C-2021-2_U106	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	アルデータを調べたりデータ間の関係を調べたりする際にどのような可視化が適しているのかを判断する目安を立てることができるようになりました。	B
C-2021-2_U106	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	多次元データの可視化とあったが1つを固定して行うとあったがそれであると正確には関係は見出せないのではないかと思った。	B
C-2021-2_U106	13	4	質問があれば書いてください	小テストの復習をしたいのですが「第５回の小テスト」以降レビューが閉じられているので開けてもらえないでしょうか？	B
C-2021-2_U106	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの比較について詳しく知ることができたので良かった。	B
C-2021-2_U31	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	始めに法・経済・経済工・薬学部に関連した分野でのデータの可視化の活用方法について学習した。続いてデータの可視化の目的や利用例などの概要を学習し、具体的な可視化の方法とその活用場面についてそれぞれ学習した。	A
C-2021-2_U31	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	目的に合った適切な方法でデータの可視化を行う必要があり、それによって様々な場面で効果的にデータを活用することができるということが分かった。データの可視化を行うことで複数のデータの関連性などを確認することができるということが分かった。	A
C-2021-2_U31	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	3要素以上のデータを可視化する際、要素を減らし2つずつのデータを比較するというところで、2つずつのデータをそれぞれ見なければならないのが難しく感じた。 3要素のデータを可視化する際のフランスパンの例がよく分からなかった。	A
C-2021-2_U31	13	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2021-2_U31	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの可視化について、棒グラフなど見慣れたものも多かったが無向グラフや有向グラフなど見慣れないものもあり、人間関係まで可視化できるという点が興味深く感じた。多次元データの可視化において、様々な手法で行っていたが少し複雑で難しかった。	A
C-2021-2_U20	13	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データを適切な手法を用いて可視化することの重要性と可視化する手法の紹介	C
C-2021-2_U20	13	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	今まで、数々メディアなどで見てきた詐欺グラフについて論理的に再認識できた。多元的なデータは、散らばりの大きい向きを取って２次元可視化する。	C
C-2021-2_U20	13	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	実際に可視化するにはどうするのか実際にExcel,Python,Rなどでやってみたい。(春休み期間で)	C
C-2021-2_U20	13	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2021-2_U20	13	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	C

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