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ai-biostat.com サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://ai-biostat.com

HTMLサイズ

1ページ平均HTML（バイト）358083.95

内部リンク集計

リンク総数61

外部リンク集計

リンク総数10

メタ情報

meta description平均長90.25
OGPありページ数20
Twitterカードありページ数20

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数61
ページあたり内部リンク平均49.85

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
090
2382
3128
4395
52

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://ai-biostat.com/category/cursor/52
https://ai-biostat.com50
https://ai-biostat.com/category/cursor/cursor%ef%bc%88%e3%83%93%e3%82%ae%e3%83%8a%e3%83%bc%e5%90%91%e3%81%91%ef%bc%89/46
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https://ai-biostat.com/category/%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%8f%e3%83%b3%e3%83%89%e3%83%aa%e3%83%b3%e3%82%b0/43
https://ai-biostat.com/40
https://ai-biostat.com/category/%e8%a8%98%e8%bf%b0%e7%b5%b1%e8%a8%88/40
https://ai-biostat.com/category/deep-research/40
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https://ai-biostat.com/2025/01/19/%e3%80%90%e7%94%bb%e5%83%8f%e4%bb%98%e3%81%8d%e3%80%91cursor%e3%81%a7r%e3%82%92%e5%8b%95%e3%81%8b%e3%81%99%e7%92%b0%e5%a2%83%e3%81%ae%e6%ba%96%e5%82%99/31
https://ai-biostat.com/2025/01/19/%e3%80%90cursor%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85%e5%bf%85%e8%a6%8b%e3%80%91%e3%81%af%e3%81%98%e3%82%81%e3%81%ab%e6%8a%bc%e3%81%95%e3%81%88%e3%81%a6%e3%81%8a%e3%81%8f%e3%81%b9%e3%81%8d%e3%83%9d%e3%82%a4/28
https://ai-biostat.com/2025/02/22/%e8%a7%a3%e6%9e%90%e6%89%8b%e9%a0%86%e6%9b%b8%e3%82%92%e4%bd%9c%e6%88%90%e3%81%97%e3%80%81%e3%81%82%e3%81%a8%e3%81%afai%e3%81%ab%e8%a7%a3%e6%9e%90%e3%82%92%e4%bb%bb%e3%81%9b%e3%82%88%e3%81%86/28
https://ai-biostat.com/2025/02/23/2171/27
https://ai-biostat.com/category/%e9%80%a3%e7%b6%9a%e5%80%a4%e3%82%a2%e3%82%a6%e3%83%88%e3%82%ab%e3%83%a0/27
https://ai-biostat.com/2025/01/19/%e3%80%90google%e6%9c%80%e5%bc%b7%e3%83%a2%e3%83%87%e3%83%ab%e3%80%91gemini%e3%82%92cursor%e3%81%a7%e4%bd%bf%e3%81%86%e3%81%9f%e3%82%81%e3%81%ae%e8%a8%ad%e5%ae%9a%e6%89%8b%e9%a0%86/25
https://ai-biostat.com/2025/01/31/cursor%e3%81%ae%e6%83%85%e5%a0%b1%e3%82%bb%e3%82%ad%e3%83%a5%e3%83%aa%e3%83%86%e3%82%a3%e3%81%ab%e3%81%a4%e3%81%84%e3%81%a6/25
https://ai-biostat.com/category/r/24
https://ai-biostat.com/category/%e3%83%a1%e3%82%bf%e3%82%a2%e3%83%8a%e3%83%aa%e3%82%b7%e3%82%b9/23
https://ai-biostat.com/category/%e9%80%a3%e7%b6%9a%e5%80%a4%e3%82%a2%e3%82%a6%e3%83%88%e3%82%ab%e3%83%a0/%e7%b7%9a%e5%bd%a2%e5%9b%9e%e5%b8%b0/22
https://ai-biostat.com/2025/03/14/gpts-deepresearch/22

キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
race1
Cmd0.833333
このコードでは0.791121
例えば0.75
File0.75
Ctrl0.719014
または0.666667
tidyverse0.565086
関数を使うと0.565086
adult0.565086
Manual0.565086
Agent0.5
dplyr0.452069
ベクトル0.452069
age0.429195
csv0.416667
関数を使います0.416667
summary0.416667
また0.395816
flipper0.339052
mass0.339052
データフレームは0.339052
数値0.339052
黒人0.339052
次に0.339052
解析結果のサマリーを出力0.339052
Black0.339052
ASK0.339052
ctrl0.339052
検定は0.339052
species0.339052
sex0.339052
meta0.339052
変数0.333333
read0.333333
length0.333333
rms0.333333
ボタン0.333333
まずは0.333333
New0.333333
penguins0.329847
Cursor0.268247
パッケージの0.268247
data0.25
Shift0.25
ここで0.25
関数を使用します0.25
ols0.25
Accept0.25
Enter0.25

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
AIデータ解析講師https3.77728456
httpsmmedici3.46735542
AIデータ解析講師mmedici3.23943142
mjohnsnowmmedici3.03329528
httpsmjohnsnow2.79631728
もあるのでご安心ください解析時にエラーが出て困ったときに読む記事2.73741220
それではもあるのでご安心ください2.73741220
それでは早速分析を始めましょう2.73741220
AIデータ解析講師mjohnsnow2.61250328
AIエディタについてもう少し詳しく知りたい方はこちら2.61194920
こちらをご覧ください2.61194920
AgentManual2.55702418
をご覧ください本記事の解析環境2.42510516
以下のステップで分析を進めていきます解析時にエラーが出て困ったときに読む記事2.42510516
FileNew2.40756418
sexspecies2.40471312
Contentsこの記事では2.38074335
Rに標準で付属しているpalmerpenguins2.33299712
という名前で保存するデータを読み込んで2.33299712
mjohnsnow臨床研究のTipsやAI活用情報を毎日発信2.31543214
AIエディタCursor2.28906916
今回は早速分析を始めましょう2.28906916
またはボタン2.24875817
このデータセットにはデータセットを使用します2.18347712
flipperlength2.18347712
AIエディタについてもう少し詳しく知りたい方はをご覧ください2.1714315
それでは解析時にエラーが出て困ったときに読む記事2.1714315
もあるのでご安心ください早速分析を始めましょう2.1714315
csvread2.10671113
平均値はmean標準偏差はsd2.1003078
mmedici臨床研究のTipsやAI活用情報を毎日発信2.08576514
AIエディタを使えばことを目指します2.06750112
AIに指示するだけAIエディタを使えば2.06750112
Rに標準で付属している今回は2.06750112
palmerpenguinsパッケージの2.06750112
Versionモデル2.0136118
geminiモデル2.0136118
flashgemini2.0136118
expflash2.0136118
という点があります原則的に同じ種類のデータしか格納できない2.0136118
という点があります異なる種類のデータを混ぜてしまうと2.0136118
まず最初に行うべきことはデータの中身を確認することですデータセットをRに読み込んだら2.0136118
まず最初に行うべきことはデータの中身を確認することですデータの形式や最初の数行のデータを確認することで2.0136118
データの形式や最初の数行のデータを確認することでデータ全体の概要を把握します2.0136118
作業用フォルダを準備しましょう画像のような初期画面の場合は以下の手順を行います2.0136118
初期画面以外からでも以下の手順で作業用フォルダを開けます画像のような初期画面の場合は以下の手順を行います2.0136118
作業フォルダを開いたら初期画面以外からでも以下の手順で作業用フォルダを開けます2.0136118
アクティビティバーのエクスプローラーをクリックして手順A2.0136118
とすればRファイルが作成できますファイル名を2.0136118
とすればRファイルが作成できます手順B2.0136118

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