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データ分析手法 - CSV

データ分析手法は、大量のデータから有益な洞察を抽出し、意思決定を支援するための統計的・機械学習的手法の総称です。回帰分析、クラスター分析、主成分分析など、目的に応じて多様な手法が存在し、予測、分類、セグメンテーション、次元削減などの用途に応用されています。現代のビッグデータ時代において、これらの手法はマーケティング、医療、金融、製造業などあらゆる分野で不可欠なツールとなっています。

データ分析統計学機械学習回帰分析クラスター分析主成分分析データサイエンス予測分析

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01,regression-analysis,回帰分析,変数間の関係性をモデル化し、予測を行う統計的手法です。,予測分析,supervised
02,cluster-analysis,クラスター分析,データを類似性に基づいてグループ化する教師なし学習手法です。,セグメンテーション,unsupervised
03,principal-component-analysis,主成分分析,高次元データを低次元に圧縮・要約する次元削減手法です。,次元削減,unsupervised
04,factor-analysis,因子分析,観測データの背後にある潜在因子を抽出する手法です。,次元削減,unsupervised
05,discriminant-analysis,判別分析,判別関数を作成してデータをグループに分類する手法です。,分類,supervised
06,time-series-analysis,時系列分析,時間軸に沿ったデータの傾向や周期性を分析する手法です。,予測分析,supervised
07,decision-tree-analysis,決定木分析,条件分岐でツリー構造を構築し、分類や予測を行う手法です。,分類・予測,supervised
08,association-analysis,アソシエーション分析,項目間の関連ルールを発見する手法です。,パターン発見,unsupervised
09,correlation-analysis,相関分析,変数間の関連の強さと方向を測定する手法です。,関連性分析,unsupervised
10,abc-analysis,ABC分析,重要度に応じて項目を3グループに分類する手法です。,優先度付け,unsupervised