このドキュメントは電気通信大学I類情報工学工房「機械学習とデータ解析」において，活用したデータ解析に関する基礎的事項や今後役に立つかもしれないテクニックを集めた内容にしていく予定です． また，本ドキュメントでは主にPython3をもとに解説していきます． 想定バージョンは次の通りです．

$ python3 -V
python 3.6.x

$ python3 -V
python 3.7.x

次章では，solにおけるPython3の導入についても触れています．

情報工学工房の1テーマである「機械学習とデータ解析」では，経営科学系研究部会連合協議会主催のデータ解析コンペティションに参加します． 開催目的を引用しますと，

「共通の実データを元に、参加者が分析を競う」

とのことです． このデータ解析コンペティションで提供されるデータは，データ提供元が決めたデータの取扱規約にさえ従えば，どのような分析・解析をしても構いません． 我々もこのデータを自由に分析し，自分たちで目標を設定し，そこに向かって突き進むことが本工房の大きな活動となるでしょう．

年間のスケジュールとしては，以下の通りとなります．

• 前期: 未定
  • 2018年度は各自データを用意し，各々が自由にデータを分析しました．
• 8月上旬: データ解析コンペティション発会式
  • データ説明等があります．
• 9月: 参加申し込み完了，コンペティションのための活動
• 11月: 対外での中間発表
• 2月: 対外での最終発表
  • 上位になると，3月に全体での最終発表となります．