| データの種類 |
数値
時系列
表
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| データの変数（パラメーター）の変数名 |
時間（年度）｜ 科目 ｜ 点数 ｜ 成績 ｜ 単位 ｜ 学生証番号 |
| データの概要説明 |
過去何年分の東京大学前期教養学部に入学した生徒の成績。東大に学部入学したものはほぼ全員が最初の２年は前期教養学部に所属し、基礎的な事柄を学ぶ。このデータはもともとは３年時に進む学部に生徒を振り分けるための指標として使われている（通称「進学振り分け」）。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
成績の平均を取ったり、年度ごとの点数の変動を見ることである科目が難しくなったり簡単になったりすることを推測。
学生一人一人がどのような成績を科目ごとに取ったかがわかるので得意分野や苦手分野などによってクラスタリング。
過去、将来の成績や活動と比較して、不連続回帰であったり線形回帰といったことを行う。
大事な仮定として成績の点数はその科目の理解度と正の相関がある。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
文転や理転に至るまでの成績の変遷。
高校時代の成績とどう関連するのか。
出身によっての違い。
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| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
学生の家庭環境の影響を大学以降におけるデータで新たに分析できる。
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作成日：2021年01月04日 最終更新日：2021年01月04日
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2022年02月13日
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