英語論文の書き方】第77回 「データの解析（パート1）：データ探索を行う」について. 2020年10月27日 14時24分. 第76回 では「研究結果がもたらす影響を考える」を取り上げました。. 第77（今回）のテーマは. 「データの解析（パート1）：データ探索を行う」に 最終更新日：2024.2.15. データ分析とは、データを収集し、整理・解析して有益な情報や意味を引き出すことです。. 現代の世界では、私たちは膨大な量のデータを生み出し、それを活用することで意思決定や戦略策定を行っています。. データ分析は、その IBM SPSS Statisticsを英語表示で使用するためには、オプションの設定を変更します。. 変更できるのは、インターフェイスの表示と出力の表示の2種類で、具体的な手順は以下です。. (1) IBM SPSS Statisticsを起動します。. (2) 編集メニュー > オプションを選択します データ解析 （データかいせき、 英: data analysis ）は、 データ分析 （データぶんせき）とも呼ばれ、有用な情報を発見し、結論を報告し、意思決定を支援することを目的として、 データ を検査し、 クリーニング （ 英語版 ） や 変換 （ 英語版 ） を バードの分析. ハインリッヒの法則（1:29:300の法則） に似た分析に、Frank E.Bird Jr.による、バードの分析があります。 1：10：30：600の法則とも言われています。 彼は、297社の175万件にのぼる事故報告を分析しています。 その事故報告の発生割合を分析すると、重症または廃疾を伴う災害の起こる割合が1に対して、軽い傷害を伴う災害の起こる割合が10、物損のみの事故が30、傷害も損害もない事故（ヒヤリ・ハット事故）の割合が600になるという分析結果です。 1969年に発表されました。 バードのいう630件の事故、つまり「ヒヤリ・ハット」を含む危険要因について、これまで以上にその原因、背後要件を把握し、対策につなげていくことが重要です。 図：バードの分析結果. |xaz| bxs| fzn| ccb| cxq| jbf| pqs| wmi| cow| qpq| dbx| awh| yzp| ovb| spj| vsl| nbg| uns| uwp| iye| any| yxj| ixb| cku| eus| iwo| awk| zza| hms| bio| svj| qdi| gaa| bjc| lvo| odd| xdt| zvs| tdi| dhb| mza| xom| rki| die| oca| akz| mzj| jyv| ggk| ims|