情報
Excel／Googleスプレッドシートで学ぶデータサイエンスの基礎
【文系・理系を問わず、スプレッドシートを使って学べるデータサイエンスの教科書！】
本書は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公表している「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養」の「基礎（2.データリテラシー）」で示されている「データを適切に読み解く力」「データを適切に説明する力」「データを扱うための力」を養うことを目的としています。主に大学１年生を対象に、初学者にも扱いやすいスプレッドシート（Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート）を用いてデータサイエンスの基礎を学習します。序盤では、スプレッドシートの使い方やオープンデータの利用方法を通して、データの扱い方を学習します。中盤では、高等学校までの情報教育との接続としてデータの可視化や基本統計量についてより理解を深めていき、終盤では、代表的な確率分布を取り上げ、統計学への理解を深める構成としています。
電子書籍¥2,200 小売希望価格（税込）
ペーパーバック（カバーなし）¥2,200小売希望価格（税込）
単行本（カバーあり）¥2,200小売希望価格（税込）
基本情報
| 発売日 | 2025年1月31日 |
|---|---|
| 本体価格 | 2,000円 |
| ページ数 | 122 ページ ※印刷物 |
| サイズ | B5 |
| ISBN(POD) | 9784764961012 |
| ISBN (カバー付単行本) |
9784764907362 |
| ジャンル | 情報 |
| タグ | データサイエンス, 教科書, 近代科学社Digital |
| 電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
はじめに
付録データについて
第1章 スプレッドシートの基本操作
1.1 Excel ／ Google スプレッドシートの基本操作
1.2 データ入力と四則演算
1.3 表計算（相対参照と絶対参照）
1.4 生成 AI の利活用
1.5 演習問題
第2章 データの利活用
2.1 データの種類（質的データと量的データ）
2.2 オープンデータの利用
2.3 データの取り込み
2.4 データの並べ替え
2.5 集計・基本的な関数
2.6 演習問題
第3章 データの可視化の基礎
3.1 スプレッドシートによるグラフ作成
3.2 グラフの種類と目的
3.3 見やすいグラフの書き方と不適切なグラフ表現
3.4 生成 AI を用いたグラフ作成
3.5 演習問題
第4章 データの可視化の応用
4.1 ヒストグラム
4.2 散布図
4.3 対数グラフ
4.4 演習問題
第5章 母集団と標本抽出・代表値・外れ値
5.1 母集団と標本抽出
5.2 平均値
5.3 中央値
5.4 最頻値
5.5 外れ値の影響
5.6 演習問題
第6章 データのばらつき・箱ひげ図
6.1 分散
6.2 標準偏差
6.3 四分位範囲
6.4 箱ひげ図
6.5 演習問題
第7章 正規分布
7.1 正規分布の特徴
7.2 データの標準化
7.3 歪度と尖度
7.4 演習問題
第8章 多次元データと相関係数・回帰直線
8.1 2 次元量的データの可視化と散布図
8.2 2 次元量的データの記述統計量と相関係数・回帰直線
8.3 多次元量的データの可視化とコーナープロット
8.4 演習問題
第9章 クロス集計・相関と因果
9.1 クロス集計
9.2 相関係数行列
9.3 疑似相関
9.4 相関関係と因果関係
9.5 演習問題
第10章 モンテカルロ法
10.1 一様乱数の生成とその可視化
10.2 モンテカルロ法による円周率の計算
10.3 範囲が 0 から 1 以外の一様乱数
10.4 任意の分布に従う乱数の生成
10.5 演習問題
第11章 二項分布と正規分布
11.1 ベルヌーイ試行
11.2 二項分布
11.3 正規分布
11.4 二項分布の正規分布への収束
11.5 演習問題
第12章 ポアソン分布と正規分布
12.1 ポアソン分布
12.2 モンテカルロ法によるポアソン分布の生成
12.3 ポアソン分布の正規分布への収束
12.4 演習問題
参考文献
索引
付録データについて
第1章 スプレッドシートの基本操作
1.1 Excel ／ Google スプレッドシートの基本操作
1.2 データ入力と四則演算
1.3 表計算（相対参照と絶対参照）
1.4 生成 AI の利活用
1.5 演習問題
第2章 データの利活用
2.1 データの種類（質的データと量的データ）
2.2 オープンデータの利用
2.3 データの取り込み
2.4 データの並べ替え
2.5 集計・基本的な関数
2.6 演習問題
第3章 データの可視化の基礎
3.1 スプレッドシートによるグラフ作成
3.2 グラフの種類と目的
3.3 見やすいグラフの書き方と不適切なグラフ表現
3.4 生成 AI を用いたグラフ作成
3.5 演習問題
第4章 データの可視化の応用
4.1 ヒストグラム
4.2 散布図
4.3 対数グラフ
4.4 演習問題
第5章 母集団と標本抽出・代表値・外れ値
5.1 母集団と標本抽出
5.2 平均値
5.3 中央値
5.4 最頻値
5.5 外れ値の影響
5.6 演習問題
第6章 データのばらつき・箱ひげ図
6.1 分散
6.2 標準偏差
6.3 四分位範囲
6.4 箱ひげ図
6.5 演習問題
第7章 正規分布
7.1 正規分布の特徴
7.2 データの標準化
7.3 歪度と尖度
7.4 演習問題
第8章 多次元データと相関係数・回帰直線
8.1 2 次元量的データの可視化と散布図
8.2 2 次元量的データの記述統計量と相関係数・回帰直線
8.3 多次元量的データの可視化とコーナープロット
8.4 演習問題
第9章 クロス集計・相関と因果
9.1 クロス集計
9.2 相関係数行列
9.3 疑似相関
9.4 相関関係と因果関係
9.5 演習問題
第10章 モンテカルロ法
10.1 一様乱数の生成とその可視化
10.2 モンテカルロ法による円周率の計算
10.3 範囲が 0 から 1 以外の一様乱数
10.4 任意の分布に従う乱数の生成
10.5 演習問題
第11章 二項分布と正規分布
11.1 ベルヌーイ試行
11.2 二項分布
11.3 正規分布
11.4 二項分布の正規分布への収束
11.5 演習問題
第12章 ポアソン分布と正規分布
12.1 ポアソン分布
12.2 モンテカルロ法によるポアソン分布の生成
12.3 ポアソン分布の正規分布への収束
12.4 演習問題
参考文献
索引