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投稿
夢星ゆྀིら🍎ᩚ
1
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臼井優
脳、生態系、気象、金融市場などが例で、要素間の相互作用から自己組織化（自律的な秩序形成）や創発（予測不能な高次機能の出現）といった特性を持ち、単純な還元主義では理解しきれない現象を扱います。
主な特徴
非線形性:わずかな初期値の変化が全体に大きな影響を与える（バタフライ効果など）。
自己組織化:個々の要素の相互作用から、全体として秩序やパターンが自律的に生まれる。
創発 (Emergence):要素単独では見られない、全体としての新しい性質や機能が出現する。
予測困難性:要素の振る舞いは分かっても、系の全体的な動きは予測が難しい（カオス現象も含む）。
1
ゆう
確かに日本は神社みたいな自然と人工の建物が調和した所があるけれど、西欧はどちらかと言うと人の住まう場所つまり都市と自然がくっきり別れていることが多いなーと
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amaoto
4
ネムイヨ💮
#優秀なやつ程度やん取れんのかい
#特に物理満点取れないのウケるな
#娘大と中は数学だけは余裕で満点取りよる
#チャッピー数学物理歴史全部はいけるやろと思ってたけど案外無理なんやね国語は無理やろと思ってる
#現役の時僕は88パーで終わったセンター苦手だったんだよアレは意外にコツがいる
4
やまっぴウインク
今日のテスト終わったら卒論打ち上げ会なんだッ、、
それまで頑張って覚えろッ‼️
2
憂い顔の騎士
読書の星
1臼井優
アンケート調査で得られた定性・定量データを統計学や機械学習を用いて分析し、ビジネス上の意思決定や課題解決に役立つ知見を引き出すのがデータサイエンスの役割です。
具体的には、アンケート設計段階でのデータ収集の最適化、自由回答のテキストマイニング、回答バイアスの補正、そして分析結果を可視化（ポジショニングマップなど）して示唆を得る際に活用され、サービス改善や商品開発に活かされます。
データサイエンスにおけるアンケートの活用方法
ユーザー理解の深化: ログデータだけでは分からない「なぜ？」という部分（ユーザーの意見やニーズ、思考プロセス）を把握する。
市場調査・競合分析: ポジショニング分析などで、商品やブランドが顧客からどう見られているかを可視化する。
サービス・製品改善: アンケート結果を分析し、改善策の立案や意思決定を支援する。
マーケティング戦略: 顧客セグメンテーションやターゲティングの精度を高めるための情報収集に利用する。
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