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「.NET 開発基盤部会 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。
属性が分析の基準になるため、新たな「列」をどう作るかが鍵。
ことで、
解明する。
心理学要素が必要になることもあり、
画一化・標準化されたデータ分析を難しくしている。
| 分析の目的 | 分析手法 |
| 分類 | クラスタ分析、主成分分析、因子分析 |
| 絞り込み | クロス集計、決定木分析 |
| 関係の強弱を知る | 相関分析 |
| 影響度を測る | ロジスティック回帰分析、（重）回帰分析 |
| 先読み | 判別分析、MT法 |
| 検証 | A/Bテスト、コホート研究、ケースコントロール法 |
| 推論 | ベイズ推定 |
| 空間把握 | トポロジカルデータ解析、スパースモデリング |
| 非構造化 | テキストマイニング（形態素解析、アソシエーション分析） |
| 順位 | 手法 |
| 1 | クロス集計 |
| 2 | クラスタ分析 |
| 3 | 回帰分析 |
| 4 | 決定木分析 |
| 5 | 相関分析 |
| 6 | ロジスティック回帰分析 |
| 7 | 因子分析 |
| 8 | アソシエーション分析 |
| 9 | 判別分析 |
| 10 | 主成分分析 |
多くの目的に有効な3つのパターン。
を利用する
上記を踏まえて解釈する。
| - | X | Y |
| 罹患率 | 0.1％ | 80％ |
| 致死率 | 50％ | 0.001％ |
| 罹患＆致死率 | 0.05％ | 0.0008％ |
簡単に言うと、
などを行う。
集計元のデータが連続尺度である場合は、
カテゴリ毎の分布を確認しても良い。
年代別来客数などを例に。
- どんな種類がある？
- 最も多い種類はどれ？
- 大半のサンプルはどこ？
- 最小値はどれぐらい？
- 最大値はどれぐらい？
- データ不備はある？
※ 余談：分母が同じで足して100％になる２つの比率は-1の相関になり意味がない。
名目値
= --------------
価格指数当月の値 = -------------- - 1 前年の同月の値・高度な方法：季節調整（季節変動を除去 ）
時系列データ = 傾向・循環変動【TC】+ 変動の季節変動【S】+ 不規則変動【I】
※ 両標本に施策A/Bを適用する（A/B以外を混ぜない）ので、公平にするには、
両標本は全ての要因について同一である必要がある（→ ランダム・サンプリング）。
肝臓癌死亡率ワースト１からの脱却のPPDAC
ｘｘ学とか知らなくても、
表計算ソフトなどで取り敢えずできる系
≒統計学、データ分析の原点
最近流行りの機械学習・深層学習の基礎
Column 学校では学べないデジタル時代のデータ分析法
https://dcross.impress.co.jp/industry/column/column20170926-02/index.html
