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
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|---|---|---|---|---|---|
C-2022-1_U7 | 12 | 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 | ベクトルとは複数の数値をカタマリにしたもの。距離とはデータ同士の関係性。データや解析問題の性質に合致したものを選ぶ必要がある。類似度は距離と反対の概念である。 | C |
C-2022-1_U7 | 12 | 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 | ベクトルの役割を理解できたと思います。 | C |
C-2022-1_U7 | 12 | 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 | 距離と類似度の概念の違いを理解するのに時間がかかりました。 | C |
C-2022-1_U7 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U7 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 距離や類似度にもいろいろあってどの言葉が何を表すのかがこんがらがりそうです。 | C |
C-2022-1_U75 | 12 | 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 | ベクトルとは、複数の数値をカタマリにしたものである。このデータ分析には、線形代数や行列も使われます。また、数学的な距離の3条件を距離の合理という。また、類似度はこれほど厳密ではありません。最も代表的な距離は、ユークリッド距離である。
| B |
C-2022-1_U75 | 12 | 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 | ベクトルを理解することで本質的な理解がしやすくなったと感じました。 | B |
C-2022-1_U75 | 12 | 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 | 似たような意味の言葉がいくつか出てきたので、ややこしかったです。 | B |
C-2022-1_U75 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | ないです。 | B |
C-2022-1_U75 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 講義も終盤に差し掛かってきたので、しっかり復習をしたいです。 | B |
C-2022-1_U79 | 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 | データの可視化について。今回の授業で開けられた可視化の方法は、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、有向/無向グラフ出会った。表したいデータや見たい情報によって適切な方法をとると良い。 | B |
C-2022-1_U79 | 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 | グラフの縦軸横軸の取り方、ヒストグラムのビン幅や円グラフの描画の仕方などのところでデータの印象を変えてしまうことがあると理解できた。 | B |
C-2022-1_U79 | 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 | いくつかの要素が絡む時のデータの考え方が少し難しかった。 | B |
C-2022-1_U79 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U79 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 可視化の方法としては、いままで聞いたことのあるものばかりであったが、それをいかに利用してデータを読み解くかを学ぶことができた。 | B |
C-2022-1_U23 | 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 | データは棒グラフやヒストグラム、箱髭図、パイチャート、折れ線グラフなどで可視化できる。どのように可視化したいかによって表現方法を変える。可視化するには数学の知識が必要である。 | B |
C-2022-1_U23 | 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 | 高校で習った箱髭図や四分位範囲が出てきたため非常に理解しやすかった。 | B |
C-2022-1_U23 | 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-2022-1_U23 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U23 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 工夫をすれば三つ以上の要素を可視化することができるというのはとても考えられているなと思った。 | B |
C-2022-1_U90 | 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 | ベクトル、ベクトルと線形代数の関わり、ベクトルはデータの組み合わせ。距離の公理、（非退化性、対称性、三角不等式を満たすものが距離）類似度は距離の反対の概念。データ間の距離、ユークリッド距離、マンハッタン距離（市街地距離、曲がることのできない距離）、max距離（少々の違いを強調）、編集距離（系列の長さが違っても大丈夫、最小回数、ハミング距離を一般化）コサイン類似度 | C |
C-2022-1_U90 | 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 | ベクトルとは、複数の数値を塊にしたもの。文書や画像もベクトルで表現できる。一つの組み合わせではわからないことも、多数のデータを用意することで、データ間の関係が見えてくる。データ分析の基本は（近い・遠い）（似ている・似ていない）すなわち距離？距離が変われば、データ解析結果は大きく変わるので、データや解析問題の性質に合致した「距離」を選ぶ必要がある。応用例がクラスタリング。 | C |
C-2022-1_U90 | 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-2022-1_U90 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U90 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 「距離」、ベクトルの概念を完璧に理解する必要があると思った。距離と類似度がたくんでてきて混乱しているので、整理しなければいけないと思った。、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 | C |
C-2022-1_U43 | 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 | データの可視化手法には以下の方法がある。ヒストグラム（データの分布を調べたいとき）箱ひげ図（データ分布の比較をしたいとき）棒グラフ（数値データの比較をしたいとき）パイチャート（データの全体に占める割合を把握したいとき）散布図（2種類のデータの傾向を同時に把握したい）散布図はデータ数が膨大になると点が重なって密度が分からなくなる。この問題点を解決するのがヒートマップ（２種類のデータを色によって数値がどのくらいあるのかを調べられる。注意点は、色の設定で印象を操作できてしまう点）折れ線グラフ（データ間の変化の傾向を把握したいとき）無向（データ間の関係性・接続を把握するとき）有向グラフ（無向グラフに矢印を使うことでモノの流れなどを表現したい... | B |
C-2022-1_U43 | 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 | データの可視化には様々な表現方法があることが分かった。 | B |
C-2022-1_U43 | 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 | 特になし。 | B |
C-2022-1_U43 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2022-1_U43 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分の目にするグラフに印象操作されているものが潜んでいるかもしれないと注意を払って、だまされないようにしていきたいと思った。 | B |
C-2022-1_U44 | 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 | 様々な形の可視化のそれぞれの特色を学んだ。 | B |
C-2022-1_U44 | 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 | グラフは、その特徴をよく理解した上で、騙されないように注意してみるべきである。 | B |
C-2022-1_U44 | 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 | テストで１問間違えた。距離について復習しておきたい。 | B |
C-2022-1_U44 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U44 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | テストが近いので、頑張りたい。 | B |
C-2022-1_U10 | 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→データ傾向が把握しやすくなる
ただし目的と条件によって適切な可視化手法を選択する必要がある
・棒グラフ：比較に有効（エラーバー→標準偏差でデータの散らばり具合を表現できる）
・ヒストグラム：頻度・回数を表す（どんな値がどれくらいあるか）
＊ビン幅の設定に注意
・箱ひげ図：データ分布の比較に適す
・パイチャート：データ全体に対しての各データの割合を把握するのに適す
・折れ線グラフ：データの点の間の傾向を把握するのに適す（比較する際には軸の範囲や幅を同じにする）
・無向グラフ：データ間の関係性・接続を把握
・有向グラフ：辺に向きがあるグラフ
・散布図：２種類のデー... | A |
C-2022-1_U10 | 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 | ビン幅の設定の仕方により傾向の把握がしにくくなったり見る側の印象を大きく変えたりすることができる。
３Dパイチャートは立体的であるために面積の大小関係が異なるように見えることがある。
折れ線グラフの点と点の間の線の部分に意味を見出してはいけない。 | A |
C-2022-1_U10 | 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 | A |
C-2022-1_U10 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U10 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ３Dパイチャートはテレビなどで使われた際、視覚的に刺激があり見やすいように思われるが、今回の例を見て大きく見え方が違うことが衝撃的だった。
可視化されたものは、直感的に見やすいものはズルされている可能性も高いのかなと思った。（一部が飛び出ているように見えるものなど） | A |
C-2022-1_U38 | 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ように図にすることである。データが表のままだと、どの値がどのくらい多いのかなど分かりづらいためである。可視化の代表的な図は高校の時数学で習った図などがある。３種類以上の要素を持つ多次元データは可視化するのが難しい。よってその要素から2つ取り出して図にすることで可視化することができる。 | B |
C-2022-1_U38 | 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
可視化の代表的な図
多次元データの可視化 | B |
C-2022-1_U38 | 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 | なし | B |
C-2022-1_U38 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2022-1_U38 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 知っているグラフが可視化の代表的な図であり理解しやすかった。 | B |
C-2022-1_U37 | 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するための方法であるが、様々な可視化手法があり、適切に利用することが重要である。 | B |
C-2022-1_U37 | 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 | 様々な可視化方法の種類と特徴を知ることができた。 | B |
C-2022-1_U37 | 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種類以上の要素の関係の可視化についての話が難しかった。 | B |
C-2022-1_U37 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U37 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データを分析するためには、線形代数、微分積分など、今習っている数学の知識が必要なので、しっかり勉強しようと思います。 | B |
C-2022-1_U57 | 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 | 可視化するのにも、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、折れ線グラフなど、色々は方法がある。可視化するために、目的と条件によって適切なものを選択する必要がある。可視化にも数学が必要（やだ） | A |
C-2022-1_U57 | 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 | 3つ以上の要素の可視化するために、2つずつ要素を組み合わせて複数と散布図をつくってるのを見て、すごく感動した。つくりたくなった。 | A |
C-2022-1_U57 | 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 | 友達関係の数値化は分からなかったけど、少しわかった。 | A |
C-2022-1_U57 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | A |
C-2022-1_U57 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 友達関係の数値化とかしたらなんか楽しそうだなと思った。それをすることで見えてくるデータを分析したいとも思った。 | A |
C-2022-1_U30 | 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、あらゆる分野で必須の技術である。膨大なデータの把握は困難で、それらは可視化されることでデータとしてうまく機能する。可視化はヒストグラムや箱ひげ図、折れ線グラフなど様々な図で行われる。可視化では目的と条件によって適切なものを選択しないと誤解や不誠実な印象を招くので注意が必要。可視化から、データ分析を行う流れが一般的である。 | B |
C-2022-1_U30 | 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 | 多次元データの可視化について、普通、可視化するデータは二次元であるが、三次元や四次元だったときにどうするかがわかった。紙面上に三次元を表すことは困難であるため、３種類以上の要素の関係性を可視化することは難しいが、例えば３つの要素がある場合には、そのうち２つの要素を組み合わせた図を複数作ることで可視化できる。また、２つのデータを組み合わせて１つのデータとした後に、そのデータと残りのデータで可視化する手段もできる。 | B |
C-2022-1_U30 | 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 | ３Dパイチャートは立体的になっていて面積の大小関係が分かりにくいのになぜなくならないのかがわからなかった。可視化するためなのに分かりにくくなってしまうなら３Dパイチャートをなくせばいいのではないか。無向グラフがよくわからなかった。 | B |
C-2022-1_U30 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U30 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 適切なグラフを用いた可視化について学んで、適切という意味はただデータに合わせた適切なグラフを使用するというだけでなく、グラフも、色や数値の設定、幅などそれぞれのグラフで適切にグラフ化しないとかえって分かりにくくなったり、誤解を招いてしまうということなんだなとわかった。大学生活の中で、資料作成などでグラフを用いてデータを可視化する機会もあると思うので、適切に分かりやすい可視化が行えるようにしたいと思った。 | B |
C-2022-1_U28 | 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 | C |
C-2022-1_U28 | 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 | 可視化の必要性と可視化による傾向把握の重要性 | C |
C-2022-1_U28 | 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 | エラーバーについてのこと | C |
C-2022-1_U28 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U28 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 僕も前から、グラフはとても便利だと思っていたので、今日の授業でそれを改めて理解できたのでよかったです。 | C |
C-2022-1_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 | ・データに可視化について
・可視化の具体的な方法
・データ分析 | A |
C-2022-1_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 | データを可視化するために、さまざまなグラフや表が用いられていることを知り、面白いと思いました。また、特に面白いと思ったのは、3Dパイチャートのところです。実際には同じ量のデータなのに、立体にしてみやすくしたことでデータの大きさが違うように見えてしまうというのはすごく面白いと思いました。また、散布図を複数用いてそれらの情報をすり合わせることによって二個以上の要素のデータを表現することができます。 | A |
C-2022-1_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 | 特にありません | A |
C-2022-1_U33 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません | A |
C-2022-1_U33 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日は、私が今まで触れたことのあるさまざまなグラフや表の具体的な名前や仕組みについて知ることができてとても面白かったです。大学受験の際に勉強したヒストグラムや散布図の仕組みや成り立ちについて改めて理解することになり、ちょっと不思議な気持ちになりました。また、ただ矢印を二つの物の間につけただけのものという認識だったものが実はきちんと名前があって、可視化するためのものだったと知って驚きました。 | A |
C-2022-1_U24 | 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 | 今日はデータの可視化について学んだ。可視化の手法についてそれぞれがどの様なもので、どういった利点・不利点が存在するのかを主に聞き、実際のグラフ等を用いて理解を深めた。 | C |
C-2022-1_U24 | 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 | データの可視化の手法にはこれまで小学校や中学校、高校で学んだことのあるグラフ等が多く含まれており、利点や注意点も以前学習した内容とかぶっていて理解しやすかった。新たに知った表現法も特段理解が難しい、問いうこともなかったように感じたので、他の表現法としっかりと区別をして覚えておきたいと思う。 | C |
C-2022-1_U24 | 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 | わからなかったことはあまりないが、今回は予習が講義当日になってしまい、時間的には不足していたと思う。 | C |
C-2022-1_U24 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | C |
C-2022-1_U24 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 第１３回の部分が日曜日の昼頃時点に確認した際に公開されていなかった様に見えたこともあって今回は予習が講義当日になってしまった。朝から夜まで予習をする時間が昼の１時間ほど以外は全くなく、予定が最後まで終了した後も睡眠時間を考えれば予習時間の確保が不可能であったため、かなり予習時間が通常よりも不足してしまったことが残念であった。しかし、今回はこれまでに学習してきた内容とかぶっていたために、予習時間が少なくても理解がしやすかったと思う。今後さらに難しくなる可能性を考えて、日曜日は午後を中心に時間をあけ、予習時間の確保に努めていきたいと思う。その上、かなり学習範囲も広くなってきたため、復習時間も確保していきたいと思う。 | C |
C-2022-1_U47 | 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
| C |
C-2022-1_U47 | 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 | 色々な可視化手法についてしっかり学ぶことができた | C |
C-2022-1_U47 | 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 | ないです。 | C |
C-2022-1_U47 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | ないです。 | C |
C-2022-1_U47 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | いつもよりも簡単だった。テストに向けてしっかり勉強していきたい。 | C |
C-2022-1_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 | 可視化とはデータを理解しやすい図にすること。データを可視化することによってデータの傾向を把握することができる。注意点としては目的と条件によって適切なものを選択しないと誤解を生むような表し方をしてしまう場合がある。可視化の方法には棒グラフ、ヒストグラム箱ひげ図、円グラフ、散布図、ヒートマップ、折れ線グラフ、無向・有向グラフなどさまざまな方法があり、比較する対象などによって使い分けることが大切である。 | B |
C-2022-1_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 | エラーバーは平均値と一緒に利用されることが多く、標準偏差を表す。ヒストグラムの区間のことをビンという。ビンはデータの数の平方根程度が一つの目安。色なども分けてグラフや図を使用することでより多くの情報を同時に可視化できる。散布図は二次元でしか表現できないので三次元以上の時は２種類の要素をデータの傾向を保持しつつ変換する。 | B |
C-2022-1_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 | null | B |
C-2022-1_U14 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U14 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | とてもたくさんの可視化の方法を知ることができました。身近に使われているもの（ヒートマップと地図とか、）もあってわかりやすかったです。データの縦軸の取り方や可視化の方法によってはデータを誤って伝えてしまうことがあるので使う時には適した方法なのかしっかり判断して使用しようと思いました。 | B |
C-2022-1_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 | データの可視化の手段 | B |
C-2022-1_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 | データはさまざまな方法で可視化できるが、手段によっては誤った印象を与えてしまう。 | B |
C-2022-1_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 | B |
C-2022-1_U71 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U71 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | このようなグラフはよく見るし、自分も使う機会があると思う。変な印象を与えるようなものにならないように心がけようと思う。また、騙されないようにも気を付ける。 | B |
C-2022-1_U40 | 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 | データ分析はベクトルを利用し大量のデータを用いることによって行う。データ間の差異を表すのに用いられるのが距離・類似度の概念でありそれぞれ小さいほど・大きいほどデータが似ているといえる。これらを利用したデータ分析として画像認識やクラスタリングなどが挙げられる。 | A |
C-2022-1_U40 | 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 | ベクトルはあらゆるデータを表現するのに用いられるということ。距離にはさまざまな種類があり、データ分析の際にはそれに適した距離を利用する必要があること。 | A |
C-2022-1_U40 | 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 | 特になし | A |
C-2022-1_U40 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U40 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数学的な要素が大きく絡んでくる内容だったので、とても親しみやすかった。 | A |
C-2022-1_U63 | 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ように図に表すことである。代表的な図はヒストグラムや散布図などがある。 | C |
C-2022-1_U63 | 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 | 可視化に用いる図はたくさん種類があり、それぞれに向き不向きがあるので、目的と条件によって適切なものを選択しなければならない。 | C |
C-2022-1_U63 | 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 | それぞれのグラフがどういった時に有効なのか把握しきれていないのでテストまでにしっかり把握しておきたい。 | C |
C-2022-1_U63 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U63 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | グラフの中には、唯一の特徴を持つものもあれば、似たような特徴を持つものもあるので、それぞれがどの状況で使われるのかしっかり理解しておきたいと思った。 | C |
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