データ分析手法にはどのようなものがありますか?

データ分析手法には、1. データセットの基本的な統計項目を計算して要約し、データの特徴や分布を記述する記述統計分析、2. データの予備分析を行う探索的データ分析があります。データセット 探索、データ内の隠れたパターン、異常、傾向、その他の情報を発見する 3. 仮説検定、統計的手法を使用して仮説が正しいかどうかを評価する 4. 回帰分析、関係を説明する数学的モデルを確立する独立変数と従属変数の関係 5. クラスター分析、データセット内の観測オブジェクトを類似性などに基づいて異なるグループまたはカテゴリに分割します。

#この記事の動作環境: Windows 10 システム、DELL G3 コンピューター。

データ分析方法とは、有用な情報と洞察を得るためにデータを整理、クリーニング、解釈するプロセスを指します。データ分析の分野では、データの処理と分析に使用できるさまざまな方法があります。ここでは、一般的な方法をいくつか紹介します。

1. 記述統計分析:

記述統計分析は、データセットの基本的な統計項目を計算して要約することによって、データの特性と分布を記述します。通常、データの中心傾向、分散、分布をより深く理解するために、データの平均、中央値、標準偏差、頻度分布などの指標の計算が含まれます。

2. 探索的データ分析 (EDA):

探索的データ分析は、データ内の隠れたパターン、異常、およびパターンを発見するためのデータセットの予備的な探索です。トレンドやその他の情報。これには、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図などの視覚的なグラフの描画や、データ内の相関や異常の発見に役立つ共分散や相関係数などの統計指標の計算が含まれます。

3. 仮説テスト:

仮説テストは、統計的手法を使用して仮説が正しいかどうかを評価するプロセスです。通常、これには 2 つの仮説が含まれます。1 つは帰無仮説、もう 1 つは対立仮説です。統計検定の p 値を計算することで、帰無仮説が棄却されたかどうかを判断し、データセット内の関係や差異について推論することができます。

4. 回帰分析:

回帰分析は、数学モデルを確立することで独立変数と従属変数の間の関係を記述し、このモデルを使用して未知の要因を分析します。予測のために。一般的な回帰分析手法には、線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰などが含まれます。回帰分析は、変数間の関係を理解し​​、予測や意思決定のサポートを行うのに役立ちます。

5. クラスター分析:

クラスター分析は、データセット内の観察されたオブジェクトを類似性に基づいて異なるグループまたはカテゴリに分割するプロセスです。観察されたオブジェクト間の類似性または距離を計算することにより、類似したオブジェクトをクラスター化し、異なるオブジェクトを分離します。クラスター分析は、ターゲットを絞ったマーケティング活動を実施するために、市場のセグメンテーション、顧客の分類、その他のアプリケーション シナリオでよく使用されます。

上記では一般的なデータ分析手法をいくつか挙げましたが、実際には、時系列分析、因子分析、主成分分析など、他にも多くの手法があります。実際のデータ分析では、データをより深く理解し、問題を発見し、意思決定を行うために、特定の問題やデータの特性に応じて適切な方法を選択できます。

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