記述的分析

データリテラシー入門

Anneleen Rummens

Data Scientist

分析の概要

4 種類の分析の概略図

データリテラシー入門

記述的分析を使う理由

  • データを理解する
  • データ内の関係を調べる
  • より高度な手法のための準備

記述的分析の拡大図

データリテラシー入門

代表的な手法

  • 記述統計
  • 可視化
  • 外れ値検出

探索的データ分析（EDA）との併用も多い

外れ値検出の例

データリテラシー入門

探索的データ分析（EDA）

  • データの探索に注力：
    • データの主な特性を評価
    • 関係性、パターン、またはグループを特定
    • 今後の分析に向けた仮説を提示
  • さまざな手法を組み合わせ、可視化を重視
  • さらなる分析の基盤、単独でも価値がある

虫眼鏡でデータを確認している人物のイラスト

データリテラシー入門

ケーススタディ： アイスクリーム売上

最も売れているフレーバーは？

  • フレーバー別の販売数を集計
  • 店舗ごとに最も売れたフレーバー
  • 月ごとに最も売れたフレーバー

データから得た洞察をもとに対策：人気のないフレーバーの廃止、人気のフレーバーに似た新しいフレーバーの提供

アイスクリームの写真

データリテラシー入門

練習しましょう！

データリテラシー入門

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