データ分析とは何ですか? 研究、種類、例
エブリン・クラーク
⚡ スマートサマリー
データ分析とは、組織がデータを分析できるように、データをクリーニング、変換、モデリングするプロセスです。trac有用な情報を入手し、それに基づいて行動する。5つのテクニックと6段階のワークフローで作業を構成する。
データ分析とは何ですか？
データ分析 データ分析とは、ビジネス上の意思決定に役立つ情報を発見するために、データをクリーニング、変換、モデリングするプロセスと定義されます。データ分析の目的は、tracデータから有用な情報を抽出し、その分析に基づいて意思決定を行う。
データ分析の簡単な例としては、日常生活の中で、前回何が起こったか、あるいは特定の選択肢を選んだ場合に何が起こるかを考えながら意思決定をする場合が挙げられます。これは、過去や未来を分析し、それに基づいて意思決定を行うこと、つまり過去の記憶や未来への期待を集めることに他なりません。アナリストはビジネス目的で同じことを行い、それがデータ分析と呼ばれるのです。
データ分析は、より広い分野の中に位置づけられる。 データサイエンスデータエンジニアリング、機械学習、デプロイメントも対象としています。
データ分析が重要な理由とは？
ビジネスを成長させるため、そして人生においても成長するためには、時には分析こそが唯一の手段となる。
事業が成長していない場合は、過去を振り返り、過ちを認め、同じ過ちを繰り返さないように新たな計画を立てる必要があります。また、事業が成長している場合でも、さらなる成長を目指して将来を見据えなければなりません。必要なのは、事業データと事業プロセスを分析することだけです。
データ分析ツール
以下に説明する各段階はソフトウェアを用いて実行され、下のスクリーンショットは分析ツールが表示するインターフェースの一例を示しています。
データ分析ツールを使用すると、ユーザーはデータの処理と操作、データセット間の関係と相関の分析、解釈のためのパターンと傾向の特定が容易になります。スプレッドシートは小規模なデータセットをカバーし、SQL クエリはデータウェアハウスをカバーします。 Python (NAIST) と R 統計とモデリングを処理し、ビジネスインテリジェンスプラットフォームが結果をダッシュボードに公開します。以下は完全なリストです。 豊富なツール群 研究に用いられる。
データ分析の種類: 技術と方法
いくつかある データ分析の種類 ビジネスとテクノロジーに基づいた手法が存在する。ただし、主なデータ分析手法は以下のとおりである。
- テキスト分析
- 統計分析
- 診断分析
- 予測分析
- 規範的な分析
これら5つの項目は互いに関連し合っています。下の表は、それぞれの項目が答える質問を示しており、その後のセクションで個別に説明します。
| 技術 | 質問に答える | 典型的な出力 |
|---|---|---|
| テキスト分析 | 非構造化テキストにはどのようなパターンが隠されているのか？ | テーマ、キーワード、抽出されたルール |
| 統計分析 | 何が起こったのか？ | ダッシュボード、要約統計 |
| 診断分析 | なぜそれが起こったのですか？ | 根本原因、行動パターン |
| 予測分析 | 何が起こる可能性がありますか？ | 予測、リスクスコア |
| 規範的な分析 | それについて何をすべきでしょうか？ | 推奨されるアクション |
テキスト分析
テキスト分析はデータマイニングとも呼ばれます。これは、データベースやデータマイニングツールを使って大規模なデータセットからパターンを発見するために使用されるデータ分析手法の1つです。 データマイニングツール生データをビジネス情報に変換します。市場で入手可能なビジネスインテリジェンスツールは、戦略的なビジネス上の意思決定を行うために使用されます。全体として、それは、tract とデータを調べ、パターンを導き出し、最終的にデータを解釈します。
統計分析
統計分析は、過去のデータをダッシュボード形式で表示することで、「何が起こったのか」を明らかにします。データの収集、分析、解釈、提示、モデリングが含まれ、データセット全体またはサンプルデータに対して機能します。この種の分析には、記述的分析と推論的分析の2つのカテゴリがあります。
Descript分析
Descript分析は、完全なデータまたは数値データのサンプルを要約します。連続データの場合は平均値と標準偏差を、カテゴリデータの場合は割合と頻度を報告します。
推論分析
推論分析は、完全なデータから抽出されたサンプルに基づいて行われます。このタイプの分析では、異なるサンプルを選択することで、同じ母集団から異なる結論を導き出すことができます。
診断分析
診断分析は、統計分析で得られた知見の背後にある原因を突き止めることで、「なぜそれが起こったのか？」を明らかにします。この分析は、データにおける行動パターンを特定するのに役立ちます。業務プロセスで新たな問題が発生した場合、この分析を用いて類似のパターンを調べることで、同様の解決策が新たな問題にも適用できる可能性が高まります。
予測分析
予測分析は、過去のデータを用いて「何が起こる可能性が高いか」を示します。簡単なデータ分析の例を挙げると、昨年貯金でドレスを2着購入し、今年は給料が2倍になった場合、ドレスを4着購入できるというものです。もちろん、実際はそう簡単ではありません。他の状況も考慮する必要があるからです。例えば、今年は服の価格が上がっているかもしれませんし、ドレスの代わりに新しい自転車が欲しくなるかもしれませんし、家を購入する必要が出てくるかもしれません。
この分析は、現在または過去のデータに基づいて将来の結果を予測するものです。予測はあくまでも概算であり、その精度は、どれだけ詳細な情報を持っているか、そしてどれだけ深く掘り下げて分析するかによって左右されます。
処方分析
処方的分析は、これまでのすべての分析から得られた知見を統合し、現在の問題や意思決定に対してどのような行動を取るべきかを決定します。データ駆動型企業の多くは、予測分析や記述分析だけではデータパフォーマンスの向上に不十分であるため、処方的分析を採用しています。企業は、現状や問題に基づいてデータを分析し、意思決定を行います。
データ分析プロセス
手法を選択することで、知りたいことが分かります。以下のプロセスは、作業の進め方を説明するものです。 データ分析プロセス 適切なアプリケーションやツールを使用して情報を収集し、データを分析してパターンを見つけ出す。その情報に基づいて、意思決定を行ったり、結論を導き出したりすることができる。
データ分析は以下の段階で構成されます。
- データ要件の収集
- データ収集
- データクリーニング
- データ分析
- データ解釈
- データの視覚化
データ要件の収集
まず、なぜこのデータ分析を行うのかを考えてみましょう。データ分析の目的や目標を明確にし、どのような種類のデータ分析を実行するかを決定する必要があります。この段階では、何を分析し、どのように測定するかを決定し、調査の目的と分析で使用する指標を明確にします。
データ収集
要件収集が終われば、何を測定すべきか、そしてどのような結果が得られるべきかが明確になります。次に、これらの要件に基づいてデータを収集します。収集したデータは、分析のために処理または整理する必要があります。データはさまざまなソースから得られるため、各データセットの収集日とソースを記録したログを作成してください。
データクリーニング
収集したデータは必ずしも有用とは限らず、目的と無関係な場合もあるため、クリーニングが必要です。収集したデータには、重複レコード、不要な空白、エラーなどが含まれている可能性があります。データはクリーンでエラーのない状態である必要があります。クリーニングの質が出力結果の期待値にどれだけ近いかを左右するため、この段階は分析の前に必ず行う必要があります。
データ解析
データの収集、クリーニング、処理が完了すると、分析の準備が整います。データを操作していくうちに、必要な情報が正確に揃っていることに気づく場合もあれば、さらにデータを収集する必要がある場合もあります。この段階では、データ分析ソフトウェアを使用して、要件に基づいてデータを理解、解釈し、結論を導き出します。
データ解釈
データの分析が終わったら、いよいよ結果を解釈する段階です。分析結果の表現方法や伝え方は、言葉で簡潔に述べることも、表やグラフを用いることもできます。そして、データ分析の結果に基づいて、最適な行動方針を決定してください。
データ
データ視覚化は日常生活で非常に一般的であり、多くの場合、チャートやグラフの形で現れます。つまり、人間の脳が理解しやすく処理しやすいように、データをグラフィカルに表示するのです。データ視覚化は、未知の事実や傾向を発見するためによく用いられます。関係性を観察し、データセットを比較することで、有益な情報を引き出すことができます。
