ビジネスデータ分析Ⅱの提出物、最後の課題です。
目次
なにやるの?
csvファイルにデータがあるので、色々コマンドでデータを分析して考察レポートを作成します。
ちなみに、1単位=45時間以上の学習が必要とされていることについては、オリエンテーションの時点で説明がありましたし、学校側からも通達が来ていますね。
通信制大学だからといって、時間をかけずに楽々単位が取れたり学士が取れるわけではないのでしっかりと学習していきましょう。学習時間が足りなくて単位を落としてしまうことは決して恥ずかしいことではありません。
最後の課題
7世代のxxxを分析(Analysing 7 Generations…)です
色々やり方はあるようですが、
library(MASS)であったり、detachやlda、tableコマンドを駆使することでもできそうです。
課題?
私は、ポケモン「第1世代の赤、青」「第2世代の金、銀」「ポケモンスタジアム(ニンテンドー64)」をやり込んでいましたし、「Pokemon GO」は毎日のように楽しんでいるため、課題への入りは問題ありませんでした。
ただし、知らない世代のポケモンの情報がなかったので、そのあたり私の完璧なレポートのためにはとても厳しかったですが、情報集めは面白かったです。
ちなみにレポートは10ページくらい位書いて何とか・・・(1ページでもギリ単位貰える人はもらえているようです)
何やればよいのかわからない
教授への問い合わせが必要でしょう、また「講義概要」での同士(学生たち)の会話のチェックも必須です。
教授の問い合わせがすぐ返ってくることはあまりないでしょう。年々生徒や担当科目も増えていきますので。仕事と同じですね。
まぁ、このブログを当てにしてもよいのですが、ブログが更新されないから単位取れませんでした。みたいなことは無しでお願いします。そもそもこのブログなんてなかったんですから。
まずは・・・
配布資料のサンプルを実行実行してみましょう
以下のコマンドはまず実行できてますか?
実行できていないと始まりません。
attack, defense, sp_attack, sp_defense, speed, hp(こうげき、ぼうぎょ、とくこう、とくぼう、すばやさ、HP)
に付いて分析
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
library(MASS) pokemon<-read.csv("pokemon_win.csv") attach(pokemon) data<-data.frame(japanese_name, attack, defense, sp_attack, sp_defense, speed, hp, is_legendary) rownames(data)<-data[,1] data<-data[,-1] detach() result<-lda(is_legendary~., data) plot(result) ※plot.new() でエラー: figure margins too largeは無視 table(data$is_legendary,predict(result)$class) |
伝説のポケモンがそうでないかの比較
pokemon2<-pokemon[pokemon$is_legendary==’1′,]
’1’は、伝説のポケモン
’0’は、非伝説のポケモン
1 2 3 4 |
pokemon<-read.csv("pokemon_win.csv") summary(pokemon) pokemon2<-pokemon[pokemon$is_legendary=='1',] summary(pokemon2) |
そして・・・
各種パラメータについて各自の考察をもとに、何度も判定等を繰り返して、自分の結論を導き出して、証明したデータ等をレポートとして提出しましょう!!
まとめ
- 本当にちょい解説でした。
- 講義を聞いた、見たけど何やればよいかわからない人は、講義の見直しor講義概要への書き込み、チェックor教授への問い合わせが必要でしょう。
- ちなみに、単位は落としてなんぼです。
こんばんは!
いつもりょーまさんのブログ分かりやすくて参考にさせて頂いています!
第7回提出課題の伝説のポケモンの判別分析が、どうしても理解出来ず、講義も何回か見直しましたが、わたしには中々理解できませんでした。もしお時間ありましたらもう少し詳しい解説をブログに更新して頂けたら嬉しいです(^^)