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『「インフラを守り, 育てる時代」 のアセットマネジメント』の要約
論文タイトル 「インフラを守り, 育てる時代」 のアセットマネジメントhttps://www.jcca.or.jp/kaishi/295/295_dokusha.pdf 著者菊川滋 1.はじめにアセットマネジメント…
論文『P波減衰トモグラフィ探査法を用いた薬液改良地盤の出来形管理手法に関する検討』について
タイトルP波減衰トモグラフィ探査法を用いた薬液改良地盤の出来形管理手法に関する検討
堤 彩人 他
五洋建設株式会社
目的薬液改良地盤おける出来形の可視化
音響トモグラフィ探査音響トモグラフィ探査は、音響波（疑似ランダム波）を用いる。P波の伝搬速度に加えて間隙中の粘性や散乱反射を受けて変化する減衰率の分布を計測できる技術である。
薬液改良地盤は、改良の前後で剛性の変化が小さいため、P波速度よ
『「インフラを守り, 育てる時代」 のアセットマネジメント』の要約
論文タイトル
「インフラを守り, 育てる時代」 のアセットマネジメントhttps://www.jcca.or.jp/kaishi/295/295_dokusha.pdf
著者菊川滋
1.はじめにアセットマネジメントはメンテナンスマネジメントではない。アセットマネジメントは、調査・計画→設計→施工→保守・維持管理→更新→撤去→・廃棄
であり、メンテナンスはアセットライフの一部フェーズである。
データクリーニングのチェック
データクリーニングの検証に役立つチェックリストをまとめました。
以下の項目を確認して、データの品質を向上させましょう。
エラーの発生源
データセットに含まれるエラーの原因を見つけるために、適切なツールや関数を使用したか？
NULLの処理
条件付き書式やフィルターを使用してNULLを検索したか？
単語のスペルミス
スペルミスはすべて特定したか？
数字の入力間違い
数字が正しく入力され
データクリーニングに使える関数
データ完全性を確保するために関数を活用する方法を紹介します。
関数は、表計算ソフトで特定の計算を自動的に実行するコマンドで、データの処理やタスクの自動化に役立ちます。
紹介する例の対象データはA1:A100にあるものとします。
COUNTIF関数の活用最初に紹介する関数はCOUNTIFです。これは、指定された条件に一致するセルの数を返す関数で、例えば、セルの価格が正確に記載されているか確認する
プロジェクトを進める意識に関するメモ
1 プロジェクトを進める３つの意識
① メインのステークホルダーとサブのステークホルダーは誰か
ステークホルダーとその目標を確認する時間をとる
ステークホルダーとはプロジェクトに時間とリソースを使う人のこと
メインのステークホルダーとは、プロジェクトの成果を利用して新しい決定をする人
サブのステークホルダーとは、プロジェクトリーダーやチームメンバー
② 誰がデータを管理しているか
データクリーニングのチェックポイント
データクリーニングはデータ分析や意思決定において重要な役割を果たすため、慎重に行われるべきです。そこで、注意が必要なポイントについて理由や対策についての説明します。
スペルミスをチェックしない:
理由: 誤ったスペルや入力ミスはデータの品質を低下させ、分析結果に誤りを導く可能性があります。
対策: スペルチェックツールを使用し、特に重要なフィールドやデータに対して手動でスペルミスを確認するこ
データには限界がある
データはとても有用ですが、同時に限界もあります。
データ分析能力を向上するためにはデータの限界を理解し、それに対処するスキルを磨くことが不可欠です。
データの限界に焦点を当て、その克服方法について記載します。
１．データの不完全性
データは時折、不完全であることがあります。
欠落している情報や収集できていないデータがあるかもしれません。
例えば、資格取得のデータを調査している際、過去の
データのコンテキストとは
データは事実を提供しますが、その真価を理解し、活用するためには、それを包む「コンテキスト」が欠かせません。
コンテキストは、データが存在したり、起こったりする状態を指し、これがなければ膨大なデータはほとんど意味を持ちません。
１．データとコンテキスト
単なる数値の羅列だけではなく、その数値が表すものに対する理解が必要です。
何のために、どんな状況で、誰が関与し、なぜそのデータが収集されたの
ウェブスクレイピングを使ってGoogleスプレッドシートでHTMLテーブルを取り込む方法
ウェブページからデータを抽出する手法の一つとして、HTMLテーブルのインポートがあります。
これはスクレイピングと呼ばれ、Web上で公開されている情報を取得する手段の一つです。
Googleスプレッドシートでは、IMPORTHTML関数を使用することで、Webページ上のHTMLテーブルやリストからデータを抽出できます。
例えば、特定のテーブルを取り込む際は、関数内の「table」を「list
SMART フレームワークとは
現代の急激な変化と不確実性に直面する中で、企業は革新的なアイデアを生み出す必要があります。その際、正確な問いかけが重要な鍵となります。データ分析においても同様で、情報の質を向上させるためには、適切な問いかけが不可欠です。ここでは、「SMART フレームワーク」と呼ばれるアプローチを用いて、高い効果が期待できる問いかけの手法を紹介します。
SMART フレームワーク: 問いかけのプロセス
１．
データ分析の課題タイプ6つ
データ分析は情報収集だけでなく、課題の解決に深く関わります。その核心に迫り、実用的な解決策を見つけるためには、クリエイティブな思考が欠かせません。データアナリストが日常的に取り組む6つの課題について、具体的な例を交えて紹介します。
１．予測を立てる（例：新規広告戦略）
例えば、新しい広告戦略を立てたい企業がいます。データアナリストは、過去の広告データや媒体の効果などを分析して、最適な広告手