e ラーニングコース

image for course 解析用データのクリーニングおよび準備

解析用データのクリーニングおよび準備

外れ値の除去、正規化、内挿、スムージング、トレンド除去など、最も一般的なデータ前処理を実行して、データを解析用に準備します。

コースモジュール

はじめに

データの前処理とこのコースについて理解を深めます。

レッスン:

コース概要

コースの概要と前提条件

データからの外れ値の削除

外れ値を削除して、データをクリーニングします。

レッスン:

外れ値とは

データからの外れ値の削除

データのシフトとスケーリング

値のシフトとスケーリングによって、データを正規化します。

レッスン:

データ正規化の概要

電力使用量データの正規化

欠損データの処理

欠損データを特定、標準化、削除します。

レッスン:

欠損データの概要

欠損データの処理

欠損データの内挿

欠損データを埋めて内挿します。

レッスン:

データ内挿の概要

欠損データの内挿

ノイズの平滑化

データ平滑化によってノイズを削減します。

レッスン:

データ平滑化の概要

データ平滑化の手法

データ内の不要なトレンドの除去

データのトレンド除去によって重要な特徴を分離し、基となるパターンを明らかにします。

レッスン:

データのトレンド除去の概要

電力使用量データのトレンド除去

プロジェクト

コースで学んだ内容を練習しましょう。

レッスン:

世界人口データ

国際ガソリン価格

まとめ

次のステップを確認し、コースについてのフィードバックをお願いします。

レッスン:

概要

その他のリソース

アンケート

形式: 自己学習形式

言語:日本語

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

MATLAB 入門

最短で MATLAB の基礎を学習します。