第3章 第2節
ネットワークを活用した
情報の収集・発信
1 ネットワークを活用した情報収集
2 効果的な情報のさがし方
3 情報の多面的な分析
情報Cプレゼン用資料(座学32)
担当 早苗雅史
1
1 ネットワークを活用した情報収集
1 WWW(ワールドワイドウエブ)
 WWW(ワールドワイドウエブ)
 ウエブブラウザ(ブラウザ)
 ウエブサーバ
2
1 ネットワークを活用した情報収集
2 ハイパーテキスト
 ウエブページ
 リンク(ハイパーリンク),ハイパーテキスト
3
1 ネットワークを活用した情報収集
3 ページの指定方法
 URL
 ウエブプレゼンテーション
 ホームページ
WWWのプロトコル
ページ名
http://www.nikonet.or.jp/spring/index.html
ドメイン名
4
2 効果的な情報のさがし方
1 WWWでの情報のさがし方
 情報検索
大量の情報の中から,特定の条件を満た
すものだけを拾い出す作業
 検索エンジン(サーチエンジン)
 ディレクトリ型検索エンジン(項目検索)
 ロボット型検索エンジン(全文検索)
 検索方法の種類
 キーワード検索
 ディレクトリ(カテゴリー)検索
5
2 効果的な情報のさがし方
(参照)図書の検索
6
2 効果的な情報のさがし方
2 ディレクトリ検索
 ディレクトリ検索
ディレクトリ(分野別に要約・整理し登録したもの)
から知りたい情報を取り出すこと
7
2 効果的な情報のさがし方
3 キーワード検索と絞り込み
 キーワード検索
複数のキーワードにより検索情報を絞り込み,知りたい
情報を取り出すこと
 絞り込み
 複雑な検索方法
 AND検索(複数キーワードを含む)
 OR検索(複数キーワードのいずれかを含む)
 NOT検索(キーワードを含まない)
8
3 情報の多面的な分析
1 情報の分析とは
 データ
集めただけの情報
 分析
データを加工し,自分の知りたい事柄に関
する答えを探すこと
収集
分析
役に立つ情報
9
3 情報の多面的な分析
情報とデータの違い(JISX0001)
データ
情報
情報の表現であって,
伝達,解釈または処理
に適するように形式化
され,再度情報として
解釈できるもの
事実,事象,事物,過
程,着想などのものに
関して知り得たことで
あって,概念を含み一
定の文脈中で特定の
意味を持つもの
10
3 情報の多面的な分析
2 見ることによる分析
 文章による表現


考えていることを詳細に表現できる
読んで理解するのに時間がかかる
 数値による表現


全体の傾向,時間的な変化などの把握
読んで理解するのに時間がかかる
 分析結果の整理



注目すべき事柄や数値を抜き出す
都合の良い事柄や数値のみを取り上げない
出典を明確にする必要
11
3 情報の多面的な分析
3 統計処理やグラフなどによる分析
 統計処理,グラフなど
大量のデータを迅速に処理し,的確な分析が可能
 文章
 詳細に表現できる
 読んで理解するのに時間がかかる
 表
 数値やデータを正確に表現できる
 一目では内容が伝わりにくい
 重要な点が埋もれがちとなる
 グラフ(図形)
 変化や比較を一瞥してつかむことができる
 込み入った情報は伝えにくい
12
3 情報の多面的な分析
リスト形式
フィールド(項目)
(
一
件
分レ
のコ
ー
デド
ー
タ
)
13
3 情報の多面的な分析
データの並べ替えと抽出
並べ替え
(ソート)
人口の多い順
(降順)に
抽出
人口が
3000000人より多く
6000000人以下
14
3 情報の多面的な分析
クロス集計
クロス集計
性別と通学方法で
クロス集計
性別,クラブと
通学方法で
15
3 情報の多面的な分析
関数を利用した統計処理①
基本的な統計関数
=COUNT(範囲) 個数
=AVERAGE(範囲) 平均
=MAX(範囲) 最大値
=MIN(範囲) 最小値
=STDEVP(範囲) 標準偏差
16
3 情報の多面的な分析
関数を利用した統計処理②
度数分布表とグラフ
① 出力する範囲を選択
② 「=FREQUENCY(データ配列,区間配列)」
③ Ctrl+Shift+Enter
データ配列で指定した
配列要素の個数が返される
17
3 情報の多面的な分析
さまざまなグラフ
棒グラフ
100
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
80
60
40
20
0
1月
2月
4 月,
20.4
3月
1 月,
20.4
2 月,
27.4
3 月,
90
4月
100
80
60
40
20
1月
2月
3月
4月
0
1月
2月
3月
4月
1月
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
1月
円グラフ
折れ線グラフ
3D棒グラフ
100
80
60
40
5月
2月
20
0
2月
3月
面グラフ
4月
4月
3月
レーダーチャート
18
グラフを利用した分析①
相関分析
3 情報の多面的な分析
相関分析
2つのデータグループの相互関係を調べる
比較的強い
負の相関
強い
正の相関
相関関係が
見つけづらい
比較的強い
負の相関
正の相関
弱い
負の相関
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3 情報の多面的な分析
グラフを利用した分析②
回帰分析と近似曲線
回帰分析
原因と考えられるいくつかのデータグループによって
結果のデータグループがどのように説明されるかを推定する
②散布図の作成
①散布図の選択
③近似曲線の作成
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グラフを利用した分析③
移動平均法
3 情報の多面的な分析
移動平均法
一定数の過去の観測値の平均値に基づき将来の値を予測する
=AVERAGE(B2:B4)
3ヶ月間の平均値
分析ツール
21
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