参考資料
今回の調べ学習にあたって、参考にさせてもらった記事や書籍の一覧です。
通し番号は、テーマに関係なくつけております。
(1)　データビジュアライゼーションの基礎の基礎　3つのポイント：日経クロストレンド
参照日時：2020/10/09
(2)　可視化 - Wikipedia　
参照日時：2020/10/09
(3)　情報の伝わりやすさと視覚の関係について調べてみた件｜カルテットコミュニケーションズ
参照日時：2020/10/09
(4)　データビジュアライゼーションとその重要性 | Avintonジャパン株式会社
参照日時：2020/10/09
(5)　データ可視化とは？その必要性と基本手法を解説 | FineReport
参照日時：2020/10/09
(6)　正しく使い分ける！グラフの種類と圧倒的に伝わるグラフ１１の改善点
参照日時：2020/10/10
(7)　R言語とは？機械学習エンジニアが知っておくべきR言語の概要やPythonとの比較まとめ
参照日時：2020/10/10
(8)　折れ線グラフ（おれせんグラフ） - 埼玉県
参照日時：2020/10/11
(9)　ヒートマップ - Wikipedia
参照日時：2020/10/11
(10)　foliumでヒートマップの作り方をおぼえた - hikiniku11029の日記
参照日時：2020/10/11
(20)　ヒストグラムとは？エクセルによるヒストグラムの作り方（書き方）｜Office Hack
https://office-hack.com/excel/histogram/
参照日時：10/25
(21)　パレート図とは？パレート図の基礎と活用方法について | SFA JOURNAL
https://next-sfa.jp/journal/marketing/pareto/
参照日時：10/25
(22)　ヒストグラムとは？ヒストグラムの書き方(作り方)や分布図の見方を徹底解説 | Backlogブログ
参照日時：11/1
(23)　代表値とは何？ Weblio辞書
参照日時：11/2
(24)　Excelによる箱ひげ図の作り方（統計グラフ編） | ブログ | 統計WEB
https://bellcurve.jp/statistics/blog/17472.html
参照日時：11/16
(25)　7-2. データの相関を見てみよう | 統計学の時間 | 統計WEB
https://bellcurve.jp/statistics/course/20089.html
参照日時：11/29
(26) 機械学習とは | SAS
https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html
参照日時：1/3
(27)AIが学習しすぎる？「過学習」問題とそれを抑制する方法 | AI入門ブログ
https://ai-kenkyujo.com/2020/04/24/kagakushu/
参照日時：1/6
(28)【保存版】機械学習とは | 意味や仕組み・勉強方法を徹底解説
https://ledge.ai/machine-learning/
参照日時：1/6
(29)【機械学習入門】教師あり学習と教師なし学習 | Avinton Japan
https://avinton.com/blog/2017/11/supervised-and-unsupervised-machine-learning/
参照日時：1/6
(30)考える力の考察「汎化能力」 | Shake's Thoughts - Shakeの考察記録
https://shakelog.com/generalization/
参照日時：1/6