![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。 -[[戻る>データ分析]] --データ解析 --[[統計解析]] --[[ベイズ統計]] *目次 [#l1537ebc] #contents *概要 [#fab74aa5] なぜそのデータ（数字）なのか、 -物事を細かく解き開き、 -理論的に研究することで 原因を探ること。 **確証的データ解析 [#mdebc5a6] 仮説を立てて、それを検証する。 **探索的データ解析 [#hf37903c] データを見ながら、その意味を読み取ろうとする。 *詳細 [#t9a000a2] **解析方法 [#t25f60b2] ***[[クロス集計分析]] [#hae158f2] ***[[決定木分析>#w121da97]] [#sa7c31e5] ***ロジスティック回帰分析 [#f8862775] ある事象の発生確率を予測する手法。 -[[重回帰分析>統計解析#na76c5ec]]と同じ複数の予測変数と一つの基準変数を取り扱うが、~ 事象の有無がはっきりと決まる場合（基準変数が 0 or 1 の場合）に使う。 -ある質問に対する答えを「はい」または「いいえ」の形で集計 --結果は確率なので、0-1, (0-100%) の間の数値で表わされる。 -以下で利用される。 --病気の発生する確率の予測~ 予測変数：アルコール摂取量と喫煙本数 --ターゲット顧客の商品購入率の予測~ 予測変数：職業・性別・趣味 -参考 --Excelの機能だけでロジスティック回帰分析を実行する方法 | ブログ | 統計WEB~ https://bellcurve.jp/statistics/blog/8607.html ***アソシエーション分析 [#wec1e143] 相関関係を分析する手法 -一見関連性がなさそうでも、~ 共起性（同時に起こる項目）を~ 分析し隠れた関連性を発見する。 -以下で利用される。 --実店舗とECサイトでの行動の違いを発見する。 --[[マーケットバスケット分析（バスケット分析）>マーケティング#m3fee6ab]]~ 同時に購入されることが多いものを発見する（おむつとビールの例） ***[[統計解析]] [#w121da97] -分類 --[[クラスタ分析>統計解析#df844c06]] --[[主成分分析>統計解析#f800acad]] -変数間の関係 --[[決定木分析>統計解析#lcaf7a28]] **可視化の方法 [#edaac400] ***アドホック分析 [#l43753a6] -アドホック・クエリを投げるパワーユーザ的な人向け -ツール~ [[アドホック分析・ツール>#s006468d]]の利用が適している。 ***ダッシュボード [#xdaf8a56] -定型レポートを参照するエンドユーザ的な人向け -ツール~ [[ダッシュボード・ツール>#s006468d]]の利用が適している。 ***モニタリング [#e02e4838] -以下の様にモニタリングする。 --対象 : KPIなど。 --目的 : データドリブンな意思決定を行う。 --出力 : 月次レポートなど --特徴 : 長期的なデータの推移を可視化、集計の条件の変更。 -ツール~ [[BIツール>#i37df7b9]]の利用が適している。 **ツール [#nf68b131] ***各種、可視化ツール [#s006468d] 以下の様に分類可能 -スプレッドシート~ 大量のデータを扱えない。~ 複雑なダッシュボードを作るのが難しい。 --Googleスプレッドシート --[[Microsoft Excel>https://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp/index.php?Excel%20%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%BB%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB%E3%80%81%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%BB%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95]] -アドホック分析・ツール --[[Jupyter Notebook]] ---通常はローカル・ホストで起動するWebアプリケーション ---PythonやRuby、R言語などのスクリプト言語を実行する。 ---pandasでアドホック分析し、matplotlibで可視化する。 -ダッシュボード・ツール~ --Redash ---Python製のダッシュボード・ツール ---多数のデータソースに対応 ---SQLクエリの実行結果を可視化 --Superset ---対話的ダッシュボードを作るためのPython製のWebアプリケーション ---画面上でマウス操作によってグラフを作るのが基本 ---時系列データに対応した列指向ストレージ（Druid）を標準でサポート ---リアルタイムなダッシュボードを作る目的でよく利用される。 --[[Kibana>Elasticsearch#xdb2a250]] ---バックエンドは[[Elasticsearch]]一択になる。 ---同様に、リアルタイムなダッシュボードを作る目的でよく利用される。 -[[BIツール>#i37df7b9]]~ ***[[BIツール>ビジネス インテリジェンス（BI）#j255e469]] [#i37df7b9] 対話的な（≒ アドホック分析できる）ダッシュボード
