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1ページ平均HTML(バイト)15707

内部リンク集計

リンク総数14

外部リンク集計

リンク総数1

メタ情報

meta description平均長0
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

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14
ページあたり内部リンク平均15.1

内部リンク 深さヒストグラム

キー
019
184
248

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
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キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
ひとつの数字1
別名0.885847
講義0.442924
error0.442924
there0.442924
そして0.347393
1万人分のデータがたったひとつの数字になりました0.333333
平均60歳0.333333
いい感じです0.333333
次にその中身を見てみます0.333333
と言っても0.333333
1万人分の年齢データをひとつひとつ見るわけではありません0.333333
図にします0.333333
その時に役に立つのがパソコン0.333333
具体的にはエクセルです0.333333
面倒なことはエクセルにお任せしましょう0.333333
どんな図にするのですか0.333333
という質問があると思います0.333333
百聞は一見にしかず0.333333
まずは見て下さい0.333333
この図は0.333333
年齢を5歳きざみに区分して0.333333
その区分ごとの総数を表示したものです0.333333
エクセル2016以上であれば0.333333
簡単に作成できます0.333333
こんな図をみるのは初めてという人はいないのではないでしょうか0.333333
棒グラフがくっついているように見えますが0.333333
棒グラフではありません0.333333
ちゃんと名前がついています0.333333
統計業界ではこの図のことを0.333333
ヒストグラム0.333333
と言います0.333333
グラフなので0.333333
ヒストグラ0.333333
と覚えてしまいそうですが0.333333
グラ0.333333
ですので0.333333
お間違えないように0.333333
英語のhistogramをそのままカタカナにしただけです0.333333
ということで0.333333
今回はデータの中身を直観的に感じる道具として0.333333
ヒストグラムを紹介しました0.333333
統計を勉強していて0.333333
ヒストグラムというグラフを知らないのは0.333333
ちょっと異常な感じがしますので0.333333
覚えておいて下さい0.333333
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第2回目は終了とします0.333333
どうです0.333333
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共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
1万人分のデータがたったひとつの数字になりました平均60歳2.84867520
新しい用語が出たところで覚えておいて下さい2.68865720
平均統計業界の業界用語で2.68865720
いい感じです平均60歳2.65282820
いい感じです次にその中身を見てみます2.65282820
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1万人分の年齢データをひとつひとつ見るわけではありません図にします2.65282820
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まずは見て下さい百聞は一見にしかず2.65282820
この図はまずは見て下さい2.65282820
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ですのでグラ2.65282820
お間違えないようにですので2.65282820
お間違えないように英語のhistogramをそのままカタカナにしただけです2.65282820
ということで英語のhistogramをそのままカタカナにしただけです2.65282820
ということで今回はデータの中身を直観的に感じる道具として2.65282820
ヒストグラムを紹介しました今回はデータの中身を直観的に感じる道具として2.65282820
ヒストグラムを紹介しました統計を勉強していて2.65282820
ヒストグラムというグラフを知らないのは統計を勉強していて2.65282820
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その解釈には注意が必要ですまずは平均のいいところ2.65282820
まずは平均のいいところ例えば2.65282820
2019年1月から12月に病院に来院した患者さんの年齢データ例えば2.65282820
2019年1月から12月に病院に来院した患者さんの年齢データ医療関係の人にセミナーをすることが多いので2.65282820

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