分析手法の種類
分析上の問いの立て方
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
どの分析手法を使用できるか？
分析手法の種類
記述的分析
- データ集計: 平均値、中央値、パーセンタイル
- データ可視化: 折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム
- クラスター分析: K-meansクラスタリングや階層クラスタリング
診断的分析
- 回帰分析: 1つ以上の独立変数との関係を特定する
- 仮説検定: 特定の変数が結果に統計的有意な影響を与えるかどうかを判断するために、仮説を検証する
- 根本原因分析: 特定の問題の根本原因を特定する
予測的分析
- 時系列予測: 将来の傾向を予測するために、時系列で過去のデータのパターンを分析する
- 機械学習: 入力変数に基づいて予測を行うようモデルを訓練する
- テキスト予測分析: 与えられたテキスト内の次の単語、句、文などを予測する
特定の分析手法は複数の分析タイプで使用できる 例: 回帰分析
処方的分析
- レコメンデーションエンジン: 行動と好みを分析し、ユーザーにパーソナライズされた提案を行う
- 最適化: 特定の制約や制限の下で、問題に対する最適な解決策を見つける
- 決定木: 特定の基準やパラメータに基づいて、さまざまな可能な決定と結果を示す
