データサイエンス基礎を高校数学から復習しよう
高校までに学ぶ基本的な数学知識を使って、データ分析やデータ表現の基礎的な考え方を紹介
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分布の「山」が割れるとき。混在するクラスタを解き明かす「混合分布」のモデリング
平均や偏差値では二峰性のデータを捉えにくいため、今回は散らばり（ばらつき）に注目して混ざった集団を読み解く方法を扱います。
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平均・中央・最頻値を理解し、設計者の視点で「偏差値」を実装する
今回は、データの統計を深く理解するために、代表値と「偏差値」の関係性を、設計者の視点からひも解いていきます。
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積分は「変化の蓄積」。現実の積分データからトレンドを可視化する
前回はデータの「今」の変化を捉える「微分」について掘り下げました。今回はその反対とも言える「変化を積み上げること（積分）」について掘り下げ、データサイエンスにおいてどういった意味を持つのか解説します。
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今回は、数学を単に「解く」ためではなく、データを正しく「解釈する」ための道具として、微分の考え方を応用した現実データの扱い方を紹介します。
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今回は、前回扱った「周期」という概念を一歩先へと進めます。単に波形を描くだけでなく、複雑に絡み合ったデータの中から「周期性」を抽出する方法を解説します。
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グラフを描画して、三角関数のサイン・コサインの理解を深めよう
今回は、三角関数に関連する図を描いてみます。基本的な三角関数の復習とともに、動的グラフの更新までを紹介します。
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前回は、数式とグラフについて簡単におさらいし、D3を使って図やグラフのグリッドを書いてみました。今回は、それらのグリッド上に実際の数式から導き出される値を使ってグラフを記述してみます。
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データサイエンス基礎を高校数学から復習しよう！ D3.jsでデータを表現する
本連載は、高校までに学ぶ基本的な数学知識を使って、データ分析やデータ表現の基礎的な考え方を紹介します。