インサイト分析

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

Elliot Zhu

Data Scientist

データからインサイトへ

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  • 記述統計を用いてインサイトを抽出する

    • 戦略的な意思決定を支える派生指標を作成する

    • 高度な SQL 手法でより深い分析を行う

    • 特徴量エンジニアリングでデータセットの価値を高める

生データからインサイトへの変換

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

要約統計量

統計分布の図解

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主な手法：

  • 平均値、中央値、最頻値

  • 標準偏差、分散

  • 分布分析

応用例：

  • Airbnb 物件のトレンドを把握

  • 地域ごとの価格傾向を理解

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

特徴量エンジニアリング

さらに多くのパターンを発見

主な手法：

  • カテゴリデータを変換

  • 交互作用項を作成

  • 時間ベースの特徴量を生成

メリット：

  • 詳細な特徴量で価格モデルを強化

  • 地域レベルの需要パターンを特定

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記述統計の計算から特徴量エンジニアリングまでのプロセスの図解

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

インサイトのための派生指標

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例：

  • 物件ごとの収益
  • 平均宿泊日数
  • 予約頻度

活用例：

  • 価格戦略の立案を支援
  • 需要が高いエリアを特定

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記述統計の計算からインサイト生成までのプロセスの図解

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

練習しましょう！

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

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