2023情報I　3学期
第8回　授業の振り返りより

質問より

テレビなどではスタジオでの説明などのときにイラストやを使用しているけどなぜテレビはあからさまにフリー素材だとわかるイラストを使っているんですか。

制作費削減ですよ。最近は生成AIでイラストを生成する方法もありますよね。イラストがあった方がわかりやすい場合は、イラストを入れるのもいいのですが、イラストがなくても伝わるときにはイラストは入れない方が良いと思います。

感想より

実技的な授業になると分からないところは自主的に調べるようになるんだなあと思いました。今回はExcelのグラフの省略と波線の入力の仕方を知ることができました。

使うか使わないかわからない「やり方」をあらかじめ学ぶより、必要になったときに調べてやってみる方が、効果的に理解できますよね。

エクセルを使ってデータの分析をしました。新しく知る関数があって、勉強になりました。商を求める関数：QUOTIENT　相関係数を求める関数：CORREL　でした。相関係数はあまり使うことなさそう。

ちょっとしたアイディアですが、商を求めるにはINTを使えばできるんです。intはPythonと同じく、整数部分にする関数です。=int(10/3)　の結果は3になりますよね。

情報とはあまり関係ないと思うが、人に伝わりやすいスライドって何なんだろうと凄く考えさせられた。やはり写真、図は１スライドに１つは入っていたほうがいいと思う。

意味の無いイラストはスライドの価値を半減します。伝えたいことをきちんと整理して示すことが重要です。構造化することで意図を素早く正しく伝えることができます。見栄えより中身が重要です。スライドは文字だけでも「図解」なんだということを意識してください。

ある年のデータのみを調べたいときに、その年を除くように設定すると最終的ににその年だけが出てくるようになるというのは、数学の余事象の考え方に似ていると思った。

外食に使う費用と耕地面積など、相関があると思っていたものも実際に調べてみると相関がないことが分かり、少し驚きがあった。そのような発見から、先入観を持ちすぎることはよくないと身にしみて感じるきっかけとなった。

矛盾点を無くそうとしたら、本文より注意書きの方が多い、注意書きましましのスライドになってしまった。しかし、前提条件や外れ値の説明を読み手に分かりやすく受け取ってもらうためにも、もう少し簡潔に書いた上で注意書きは残しておこうと思う。

スライドは、事実だけを並べて、端的に作ることでみやすくなる。

同じSSDSEデータの中にも採った年度の違うデータがあって比較が難しかった。また、PDFになっているデータからは表の形での表示ができなくて、PDFとエクセルの両方の形式で公開されているデータの使い分けの意味を理解した。

Excelで分布表を作ってパワポに貼り付けたとき、横軸や縦軸のラベルが小さくて見づらいことに同じ班の子が気づいて字を大きくしてくれました。前で発表するときどのように見えるかを気にするのも大切なんだなと気づきました。

実際に相関係数を出してみると、0.4くらいの値が出ました。弱い相関が0.4から0.7なので、これで関係があると言ってしまうのも少し違う気がするなと個人的に思いました。そもそもデータの比較方法が間違っていないとも言いきれないと思うので、正確なデータ読み取りは難しいんだなと思いました。

データは大量に存在しているが、それらに意味を持たせることができるのが、分析という行為だと思った。データはあるだけではただの数字や文字の並びに過ぎないが、それに相関性を見つけ、整理することで情報になるのだと考えた。だから、情報をわかりやすく表現するという点では、情報デザインと似ていると思った。でもその手法が情報デザインとは異なり数学的であると考えた。

都道府県別の大学生数とお酒の消費量を調べていたが、消費量のデータが支出額で、しかもそれが世帯ごと(2人以上の家庭)だったので、分析対象として適切じゃないことが判明した。しっかりどんなデータかを確認することが必要だと感じた。

データにはとても弱い相関しか見られず、外れ値を除外しても結果同じだった。しかし、外れ値には共通点があった。外れ値が役に立つのか疑問だったけど、納得した。

TeamsのExcelで作業をすると足りない機能などがあり不便だとわかった。

自分が相関があると予想していたものに全然相関がなくて驚いた。また、今回分析を行なって、新たな発見をすることの難しさを再実感した。そして、今回行ったように、今後大量のデータの中から必要なデータを選ぶときは、まず初めに「予想してから」選ぶことを意識したいと思った。(圧倒的に楽だった)

データを扱ったり分析する過程で、Excelの使い方も慣れていくのでとてもいい授業だと思った。まだ大量のデータを扱うのは難しい

標準偏差を用いてできたグラフが、エクセルの表をそのまま作ったエクセルのグラフよりも傾向がわかりやすかった。

集めた資料の単位がバラバラだったので割合にして単位を揃えたりいらない項目をカットしたりして必要な表を班で協力して作ることができた。スライドもほとんど作成することができたので後は授業前に印刷して発表し合うときに準備万端で挑めるようにしたいと思った。時間があまりない中で班で協力してできたので達成感を感じられ嬉しかった。

予想していたのとは逆の相関が見られてびっくりした！

相関係数の計算をしたら離婚には料理があまり関与していないことが分かった。ただ結婚には料理が関係しているようなので料理を趣味にしておくと婚活も有利になるのではないかと思った。

全くつながりのないデータを比較するのは単位（割合かそうでないか）やデータが得られた時期が違うため、単純に比較するのは難しいと思いました。私たちのグループが扱ったデータは割合のデータとそうでないデータがあったので、直して単位をそろえたり、データが集められた時期がお互いの最も新しい年で比べると違ったので古い年度のデータを使うことで、年度をそろえたりしました。そろえられたのはいいものの、古い年度（2016年）のデータになってしまったので、最新版で関係性を見出したかったという気持ちもあります。データベースを授業で活用する前は「分析」の部分が圧倒的に大事だと思っていたけど、意外と注意して気を付けなければいけないのは「データの収集」も同じだと実感しました。

今まで数学等で習ったことのほかにも、調べてみると使えそうなものが多くあったので、新しい技術をどんどん今回を機に身につけて行きたいと思う。プログラミングで、使えるところはもとあるものを利用する、という考え方と似ていると感じた。

現在ふるさと納税の寄付額などのデータを班では扱っています。意外と、公的なお金の動きはインターネットに公開されているんだなー、と思いました。

数学でやった仮説検定を実際にデータ分析で使おうとすると、数学の教科書ではわかりやすい例が使われていて、テーマによっては難しいものもあるのだと実感した。理論と実践ではわけが違うなと思った。

相関があるだろうと仮説を立てて半ば確信していた事象の相関係数を調べたところほとんどないという結果になった。イメージとデータは全然違うことに気づいた

自己評価集計

ワードクラウド

３つのキーワード

---

感想や気づき

---