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目次

1 データサイエンス
1-0 データサイエンスの道具(G7・W7・M7)
1-0-1 データサイエンスのソフト
1-0-2 よく言われる事との違い
1-0-3 手法の使い分け
1-0-3-1 複雑なモデルの難しさ
1-0-4 データ・手法・尺度の独り歩き
1-0-5 データサイエンスの本

データから見つける(1)
1-1 統計学
1-1-0 ビッグデータの統計学と落とし穴
1-1-1 正規分布と、その他
1-1-1-1 正規分布から作られる分布
1-1-1-2 極値統計
1-1-2 平均値と標準偏差
1-1-3 検定
1-1-3-1 分散分析
1-1-3-2 対応のある検定
1-1-4 推定
1-1-5 情報理論
1-1-5-1 情報統計力学
1-1-6 ベイズ統計

データから見つける(2)
1-2 多変量解析
1-2-1 回帰分析
1-2-1-0 散布図と相関性
1-2-1-0-1 相関を語る時の落とし穴
1-2-1-0-2 擬似相関の応用技
1-2-1-1 単回帰分析
1-2-1-2 重回帰分析
1-2-1-2-1 多重共線性
1-2-1-2-1-1 主成分回帰分析
1-2-1-2-2 変数の選択
1-2-1-2-2-1 スパースモデリング
1-2-1-2-3 線形性
1-2-1-2-4 偏相関係数
1-2-1-3 パス解析
1-2-1-4 多変量データの相関分析
1-2-1-4-1 グラフィカルラスー

1-2-2 パターン認識
1-2-2-1 判別分析
1-2-2-2 ロジスティック回帰分析
1-2-2-3 サポートベクターマシン
1-2-2-3-1 カーネル法
1-2-2-3-2 One-Class SVM
1-2-2-4 MT法
1-2-2-4-1 単位空間
1-2-2-4-2 マハラノビスの距離
1-2-2-4-3 MT法の手順
1-2-2-4-3-1 MT法で計算がおかしい時
1-2-2-4-3-2 主成分MT法
1-2-2-4-4 MT法による異常の判定
1-2-2-4-5 One-Class MT法
1-2-2-5 手法による得意な分布の違い
1-2-2-6 手法による結果の違い

1-2-3 主成分分析
1-2-4 多次元尺度構成法
1-2-5 数量化理論
1-2-6 因子分析
1-2-6-1 SEM・共分散構造分析
1-2-6-2 独立成分分析
1-2-7 多対多の分析
1-2-7-1 行列の分解
1-2-7-2 固有値解析
1-2-7-3 正準相関分析
1-2-7-4 分割表とクロス集計
1-2-7-5 独立性の検定
1-2-7-6 比率の差の検定

データから見つける(3)
1-3 データマイニング
1-3-1 決定木
1-3-2 アソシエーション分析
1-3-2-1 質的なデータの相関性
1-3-2-2 量的なデータの非対称性
1-3-3 ラフ集合分析
1-3-4 Q分析
1-3-5 k近傍法
1-3-5-1 LOF
1-3-6 サンプルの仲間分けの分析
1-3-6-1 自己組織化マップ
1-3-6-2 クラスター分析
1-3-7 テキストマイニング
1-3-7-1 形態素解析
1-3-7-2 テキストマイニングのソフト
1-3-7-3 辞書を整備しないで解析する方法
1-3-7-4 共起
1-3-7-5 テキスト単位の解析

データから見つける(4)
1-4 グラフィカル分析
1-4-1 折れ線グラフ
1-4-2 分布のグラフ
1-4-2-1 散布図
1-4-2-1-1 言葉の散布図
1-4-2-2 ヒストグラム
1-4-2-3 箱ひげ図
1-4-2-4 ヒートマップ
1-4-3 ネットワークの書き方と描き方

データをつなぐ・整理する
1-5 データリテラシー
1-5-0 データサイエンスの広大な未開拓地
1-5-1 データベース
1-5-2 プログラミング
1-5-2-1 プログラムの読み書き
1-5-2-2 プログラム言語の種類
1-5-3 データの変換(特徴量を作る)
1-5-3-0 ロバストな解析
1-5-3-1 標準化
1-5-3-1-1 ロジット変換とプロビット変換
1-5-3-2 ダミー変換
1-5-3-2-1 2進数変換
1-5-3-3 ファジィ理論
1-5-3-4 中間層を使った解析
1-5-3-5 質的データを使った解析
1-5-3-6 微分データと積分データ
1-5-3-6-1 速度データ
1-5-3-6-2 数値積分
1-5-3-7 フーリエ変換とラプラス変換
1-5-3-7-1 スペクトル解析
1-5-3-8 時刻と時間の扱い方
1-5-4 データフィジクス(データ物理学)
1-5-4-1 物理量のデータ
1-5-4-2 時空間のデータ
1-5-5 メタデータとメタ知識
1-5-6 外れ値と欠損値
1-5-6-1 外れや欠損の原因の解析
1-5-6-2 外れ値や欠損値のあるデータの解析
1-5-6-3 外れ値の判定
1-5-6-4 異常値の判定

データを導く
1-6 予測とシミュレーション
1-6-1 統計モデルによる予測
1-6-1-1 過学習
1-6-1-2 外挿
1-6-1-3 時間的な外挿
1-6-1-4 予測のためのソフトの使い方
1-6-1-5 現実と統計モデルとのギャップ
1-6-2 数理モデリング
1-6-2-1 次元解析
1-6-2-2 足し算モデルと割り算モデル
1-6-2-3 確率論モデルと決定論モデル
1-6-2-3-1 数理計画法
1-6-2-3-2 遺伝的アルゴリズム
1-6-2-4 微分方程式モデル
1-6-2-4-1 システムダイナミクス
1-6-3 ばらつきモデル
1-6-4 異常値の予測

データを集める
1-7 測定
1-7-1 誤差
1-7-1-1 測定の誤差
1-7-1-2 誤差の原因
1-7-1-3 誤差の伝播
1-7-1-4 誤差とn数
1-7-2 実験計画法
1-7-2-1 実験の計画
1-7-2-1-1 配置実験
1-7-2-1-2 交互作用
1-7-2-1-3 直交表実験
1-7-2-1-3-1 混合系の直交表
1-7-2-1-4 定性評価と定量評価
1-7-2-2 実験データの解析
1-7-2-2-1 中心複合計画と応答曲面法
1-7-2-2-2 実験データの解釈
1-7-3 サンプリング
1-7-3-1 層別サンプリング
1-7-4 有効数字
1-7-4-1 有効数字による誤差
1-7-5 アンケート・感性評価
1-7-6 一対評価

データを考える
1-8 人工知能
1-8-1 ベイジアンネットワーク
1-8-1-1 ベイジアンネットワークによる確率計算
1-8-1-2 ベイジアンネットワークによるデータの構造解析
1-8-1-3 ベイジアンネットワークによる判別
1-8-2 機械学習
1-8-2-1 教師ありと教師なしの学習
1-8-2-2 強化学習
1-8-2-3 アンサンブル学習
1-8-3 認知心理学
1-8-3-1 ヒューリスティクス
1-8-3-2 フレーミング
1-8-3-3 パターン
1-8-4 ニューラルネットワーク
1-8-4-1 ディープラーニング(深層学習)
1-8-4-2 オートエンコーダー
1-8-4-3 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
1-8-4-4 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
1-8-5 画像認識と音声認識
1-8-6 自動作文
1-8-7 人工の心

データから見つける(5)
1-9 現象の分析
1-9-1 因果推論
1-9-1-1 定性的な仮説の探索
1-9-1-1-1 因果関係の種類(ANDとOR)
1-9-1-1-2 概念分析とオントロジー
1-9-1-2 定量的な仮説の探索
1-9-1-2-1 相関関係による仮説の探索
1-9-1-2-2 if-thenルールと因果関係の関係
1-9-1-2-3 因果の時間差
1-9-1-3 仮説の検証(実証分析)

1-9-2 システム工学
1-9-2-1 制御工学
1-9-2-1-1 カルマンフィルタ
1-9-2-1-2 シーケンス制御
1-9-2-2 順問題と逆問題
1-9-2-3 システム思想
1-9-2-3-1 アナロジー
1-9-2-3-2 バランスの理論

1-9-3 時系列解析
1-9-3-1 状態解析
1-9-3-2 時間解析
1-9-3-3 経時解析
1-9-3-3-1 多変量データの傾向解析
1-9-3-4 自己相関分析
1-9-3-4-1 自己単相関分析
1-9-3-4-2 尺度としての自己相関
1-9-3-4-3 ARモデルとその発展形
1-9-3-5 移動分析
1-9-3-5-1 0-1データの時系列解析

1-9-3-6 センサーデータの解析
1-9-3-6-1 データベースからのサンプリング
1-9-3-6-2 1次データの解析
1-9-3-6-3 1.5次データの解析
1-9-3-6-4 2次データの解析
1-9-3-6-4-1 2次データ作成のサンプル(入門編)
1-9-3-6-4-2 2次データ作成のサンプル(応用編)
1-9-3-6-5 3次データの解析
1-9-3-6-6 逆時間集計

2 環境と品質

2-1 環境学
2-1-0 環境問題
2-1-0-1 環境学の本
2-1-0-2 環境科学の本

2-1-1 自然環境
2-1-1-1 生態系
2-1-1-2 流れ(流体力学)
2-1-1-3 変化(相転移と化学反応)
2-1-1-4 エネルギー(熱力学)
2-1-1-5 変形と振動と波動(連続体力学)
2-1-1-6 原子・分子の世界
2-1-1-6-0 四元素説と化学
2-1-1-6-1 第一原理計算
2-1-1-6-1-1 圧電素子の鉛フリー化と、第一原理計算
2-1-1-6-2 分子動力学法
2-1-1-6-3 焼きなまし法
2-1-1-7 カオス
2-1-1-7-1 アトラクタ
2-1-1-7-2 複雑系

2-1-2 環境からヒトへ
2-1-2-1 環境生理学
2-1-2-2 環境心理学
2-1-2-3 本草と博物学
2-1-2-4

2-1-3 ヒトから環境へ
2-1-3-1 環境影響評価
2-1-3-1-0 環境影響の尺度
2-1-3-1-1 LCA
2-1-3-1-2 ヘップ(HEP)
2-1-3-2 廃棄物・ごみ
2-1-3-3 農産物の貿易
2-1-3-4 浄化技術

2-1-4 持続する社会
2-1-4-0 数理社会学・計量社会学
2-1-4-1 環境思想
2-1-4-1-1 東洋思想
2-1-4-1-2 陰陽五行説
2-1-4-1-3 風水
2-1-4-2 環境法
2-1-4-2-1 環境系資格
2-1-4-3 環境経済学
2-1-4-3-1 環境経済学の種類
2-1-4-3-2 外部性の内部化
2-1-4-3-3 内部化の方法
2-1-4-3-3-1 尺度としての「お金」
2-1-4-3-4 経済系と生態系の融合
2-1-4-3-5 中間システム
2-1-4-3-6 経済性の尺度
2-1-4-3-7 経済性のデータ解析
2-1-4-3-8 環境クズネッツ曲線
2-1-4-3-9 環境経済学の本

2-1-4-4 まちづくり
2-1-4-4-1 風土工学
2-1-4-4-2 都市計画
2-1-4-4-3 地域経済の活性化
2-1-4-4-3-1 民芸
2-1-4-4-4 産業立地(空間経済学)
2-1-4-4-5 社会心理学
2-1-4-4-6 行動経済学
2-1-4-4-6-1 プロスペクト理論
2-1-4-4-6-2 ゲーム理論
2-1-4-4-7 ネットワーク
2-1-4-4-7-1 ネットワーク分析
2-1-4-4-7-2 ネットワーク上の伝わり方
2-1-4-4-7-3 ネットワークのでき方
2-1-4-5 計量地理学
2-1-4-5-1 GIS
2-1-4-5-2 景観生態学
2-1-4-5-3 空間統計学


2-2 品質学
2-2-1 SPC(統計的工程管理)
2-2-1-1 定常状態の工程解析
2-2-1-1-1 工程能力
2-2-1-1-2 抜き取り検査
2-2-1-2 異常状態の工程解析
2-2-1-3 QC7つ道具・新QC7つ道具
2-2-1-3-1 パレート図
2-2-1-3-2 管理図
2-2-1-3-3 PERT
2-2-1-4 DMAICとQCストーリー
2-2-2 TQC
2-2-2-1 TQC、TQM、シックスシグマ、その他
2-2-2-2 モノづくり環境の変化と品質学

2-2-3 品質工学
2-2-3-1 パラメータ設計
2-2-3-1-1 ロバスト設計
2-2-3-1-1-1 品質工学のSN比
2-2-3-1-1-2 二段階設計
2-2-3-1-1-3 ばらつき問題の種類
2-2-3-1-1-4 機能性の評価
2-2-3-1-2 特性の分類
2-2-3-1-2-1 静特性と動特性の違い
2-2-3-1-2-2 特性とSN比の関係
2-2-3-1-2-3 動特性のSN比
2-2-3-1-2-4 動特性と非線形現象
2-2-3-1-2-5 標準SN比
2-2-3-1-3 因子の分類
2-2-3-1-3-1 外乱と誤差因子
2-2-3-1-3-2 信号因子の応用
2-2-3-1-4 直交表の外側配置
2-2-3-2 品質工学の工程管理
2-2-3-3 MTシステム
2-2-3-4 品質工学の用語集
2-2-3-4-1 品質工学の過去と未来
2-2-3-4-2 品質工学の「エネルギー」
2-2-3-4-3 品質工学の「T法」

2-2-4 信頼性工学
2-2-4-1 破壊工学

2-2-5 生産工学
2-2-5-1 IE手法
2-2-5-2 トヨタ生産方式
2-2-5-3 チョコ停とドカ停
2-2-6 環境品質


2-3 リスク学
リスクの種類
2-3-1 化学物質リスク
2-3-1-1 疫学
2-3-2 機械リスク
2-3-3 金融リスク
リスクを扱う手法
2-3-4 リスク管理
2-3-5 リスク認知
2-3-6 リスク評価
2-3-7 リスクコミュニケーション


2-4 経営学
2-4-0 経営工学
2-4-1 経営に不可欠のこと
2-4-1-1 SR (CSR)
2-4-1-2 規格とISO
2-4-2 顧客との関わり
2-4-2-1 マーケティング
2-4-2-1-1 ブランド
2-4-2-1-2 マーケティング・サイエンス
2-4-2-2 デザイン
2-4-2-2-1 価値工学
2-4-2-2-2 QFD(品質機能展開)
2-4-2-2-3 感性工学
2-4-2-3 在庫管理
2-4-2-3-1 発注点方式
2-4-2-3-2 かんばん方式

2-4-3 会社を動かす
2-4-3-1 マネジメントシステム
2-4-3-2 問題解決と課題達成
2-4-3-2-1 チーム活動
2-4-3-2-2 問題解決の手順
2-4-3-2-3 発想法
2-4-3-3 標準化
2-4-3-4 管理会計
2-4-3-5 意思決定論
2-4-3-5-1 統計的な意思決定
2-4-3-5-2 意思決定の心理学
2-4-3-5-3 AHP

2-4-4 経営の分析
2-4-4-1 経営分析(財務会計)
2-4-4-2 経済性分析
2-4-4-2-1 コスト分析
2-4-4-3 企業価値
2-4-4-4 制約条件の理論
2-4-4-5 リエンジニアリング