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title: 基本的な使い方
description: Iris データセットを使ったチュートリアルです。データの読み込み、統計量の確認、散布図の作成、プロジェクトの保存まで、MIDAS の基本操作を一通り説明します。
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# 基本的な使い方 {#getting-started}

MIDAS はブラウザで動作する探索的データ分析ツールです。データはブラウザ内で処理され、外部サーバーには送信されません（[詳細](privacy-security)）。インストール不要ですぐに使い始められます。

## チュートリアル：Iris データセットの探索的データ分析 {#tutorial-exploratory-data-analysis-with-the-iris-dataset}

### 1. サンプルデータを開く {#1-open-sample-data}

ここではサンプルデータを使います。自分の CSV ファイルを使いたい場合は[データの準備と読み込み](data-preparation)をご覧ください。

1. [MIDAS](https://app.midas-app.org/) を開くと、ランチャー画面が表示されます
2. "Sample Data" セクションから **Iris** データセットをクリックします
3. プロジェクト画面が開きます

![MIDAS のランチャー画面で Sample Data セクションから Iris データセットを選択する様子](../shared/images/getting-started-launcher.webp)

Iris データセットは、3種類のアヤメの花弁とがく片の測定データです（150行 x 5列、測定値の単位: cm）。

### 2. データを確認する {#2-explore-the-data}

3つのタブが自動的に開きます：

- **Data Table**（左）：表形式でデータの内容を表示します
- **Statistics**（右上）：選択した列の統計情報です
- **Selected Rows**（右下）：選択した行の詳細です

下のデモで実際に操作してみましょう。列をクリックして選択したり、行をクリックして詳細を確認できます。

<app-demo src="https://midas-app.org/shared/files/getting-started-data-viewer.mds" height="600"></app-demo>

各列の上部には、[データ型](data-preparation#data-types)（float64、string など）と[測定尺度](concepts-data-types)（interval、nominal など）が表示されます。列の右端にあるボタンをクリックすると、その列でソートできます。

MIDAS はデータを読み込む際、自動的にデータ型と測定尺度を推論します。推論が正しくない場合は、列を右クリックして変更できます。測定尺度は統計分析やグラフ作成に影響します。たとえば名義尺度の列では平均や標準偏差は計算されません。詳しくは[データの準備と読み込み](data-preparation)をご覧ください。

### 3. 基本統計量を見る {#3-view-basic-statistics}

データの概要を把握するため、基本統計量を確認してみましょう。

1. Data Table タブで列名をクリックします（例：`sepal_length`）
2. 右上の Statistics タブにヒストグラムや統計量が自動的に表示されます

![Statistics タブに表示された sepal_length 列の統計量：ヒストグラム、Moments、Spread、Quantiles](../shared/images/getting-started-statistics.webp)

**[表示される統計量](basic-statistics)**:
- **Moments（モーメント）**: mean（平均）、std（標本標準偏差）、skewness（歪度）、ex. kurt（超過尖度）
- **Spread（ばらつき）**: iqr（四分位範囲）、range（範囲）
- **Quantiles（分位点）**: 0%(min)、1%、5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%、99%、100%(max)

**ヒストグラムから行を選択**:

ヒストグラムのビンをクリックすると、その範囲に該当する行が選択されます。右下の**Selected Rows**タブに詳細が表示されます。

選択した行のデータを詳しく確認したり、特定の範囲のデータだけを分析したりできます。

![Selected Rows タブに表示された選択行の詳細：ヒストグラムで選択した範囲の行データが表形式で表示](../shared/images/getting-started-selected-rows.webp)

ビンをダブルクリックすると、そのビンに属するデータのみを含む Filtered Data タブが新しく開きます。フィルタされたデータで統計量やグラフを確認できます。元のデータセットは変更されません。

![ダブルクリックによる FilteredData タブの表示](../shared/images/getting-started-double-click-bin.webp)

**2列を選択して2列間の関係を表示する**:

1. `sepal_length`が選択された状態で、Ctrl/Cmd キーを押しながら`sepal_width`をクリックします
2. Statistics タブに、[散布図行列と統計量の比較](basic-statistics#comparing-multiple-columns-relationships)が表示されます

![Statistics タブに表示された2列間の関係：sepal_length と sepal_width の散布図行列と統計量比較](../shared/images/getting-started-scatter-auto.webp)

### 4. グラフを作成する {#4-create-graphs}

データを可視化してパターンを探してみましょう。

#### 散布図を作成 {#create-a-scatter-plot}

1. 上部のメニューバーから **Analysis** → **Graph Builder...** を選択
2. **Graph Type** から **Scatter Plot** を選択
3. 各ドロップダウンから以下を選択：
   - **X-Axis**: `sepal_length (interval)`（萼片の長さ）
   - **Y-Axis**: `sepal_width (interval)`（萼片の幅）
   - **Color (Optional)**: `species (nominal)`（アヤメの種類）
4. 散布図が表示され、種類ごとに色分けされます

![Graph Builder で作成した散布図：sepal_length×sepal_width の関係を species ごとに色分けして可視化](../shared/images/getting-started-scatter.webp)

種類ごとの分布の傾向を比較できます。

詳しくは[グラフの作成](graph-basics)や[高度なグラフ作成](custom-graph)をご覧ください。

### 5. プロジェクトを保存する {#5-save-your-project}

MIDAS では、作業内容を2つの方法で保存できます。

#### ブラウザに保存する {#save-to-browser}

1. **File** → **Save to Browser** を選択（または Ctrl/Cmd+S）
2. プロジェクトが自動的にブラウザに保存されます

次回 MIDAS を開くと、ランチャー画面の「Quick Access」セクションに保存したプロジェクトが表示され、すぐに再開できます。ブラウザのデータ消去で失われるため、重要なプロジェクトはファイルとしてもエクスポートしてください。

#### ファイルとしてエクスポートする {#export-as-file}

1. **File** → **Export Project...** を選択（または Ctrl/Cmd+Shift+S）
2. ファイル名を確認・編集（デフォルトはプロジェクト名）
3. **Save** をクリック
4. プロジェクトファイル（.mds 形式）がダウンロードされます

エクスポートした MDS ファイルは他のユーザーと共有できます。ファイルには電子署名が自動付与され、改竄の検出が可能です。詳しくは[プロジェクトファイル（MDS）](mds-file-format)をご覧ください。

#### エクスポートしたファイルを開く {#open-an-exported-file}

1. MIDAS のランチャー画面で **Open File** をクリック
2. 保存した `.mds` ファイルを選択
3. プロジェクトが読み込まれ、保存時の状態が復元されます

## Next steps {#next-steps}

- **[グラフの作成](graph-basics)** - 棒グラフ、散布図、ペアプロットなど各種グラフの使い方
- **[データの準備と読み込み](data-preparation)** - 自分の CSV ファイルを読み込む方法
- **[回帰分析](linear-regression)** - 線形回帰によるデータのモデリング

## See also {#see-also}

- **[プロジェクトファイル（MDS）](mds-file-format)** - プロジェクトの保存形式とデータのプライバシー
- **[サンプルデータセット](sample-datasets)** - MIDAS に含まれる他のサンプルデータ
- **[データ型と測定尺度](concepts-data-types)** - 測定尺度の統計的な意味と分析手法への影響
- **[高度なグラフ作成](custom-graph)** - Grammar of Graphics による柔軟な可視化
- **[PWA・オフライン利用](pwa-offline)** - アプリとしてのインストールとオフライン利用
- **[レポート](report)** - グラフや統計結果をまとめてドキュメントを作成
- **[ストレージ管理](storage-management)** - 保存したプロジェクトの削除とストレージ容量の確認