I.データ分析全般

情報エントロピー
情報量に関するエントロピーについてです。

II.時系列データ

スペクトル解析
スペクトルやサンプリング定理など、データ分析で必要となる基礎的な内容についてまとめたものです。
フーリエ解析
離散フーリエ変換(DFT)と高速フーリエ変換(FFT)についてまとめたました。
ラプラス変換
ラプラス変換についてまとめました。

III.統計データ




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IV.測定

三次元測定
非接触三次元測定の原理である三角測量についてまとめました。
重力補正
質量測定において重要となる重力補正についてまとめました。

      

参考文献

データ分析で必要となるのは数学で、その中でも特に理論的に重要なのが確率・統計です。 データの信頼性、傾向分析、パラメータの感度解析、予測モデルの構築などは、確率・統計をベースに行われます。 周波数分析においても確率的な意味を理解した上で行う必要があります。 また、実際の計算において重要となるのが行列計算です。 行列計算が出来なければデータ分析は実効性を持たない、といっても過言ではありません。 あとは、データの視覚化テクニックを身に付けることで、今まで気づけなかった傾向等を抽出できる場合があります。