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データ分析手法 - HTML

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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<thead><tr><th>code</th><th>slug</th><th>name</th><th>description</th><th>category</th><th>learningType</th></tr></thead>
<tbody><tr><td>01</td><td>regression-analysis</td><td>回帰分析</td><td>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。</td><td>予測分析</td><td>supervised</td></tr>
<tr><td>02</td><td>cluster-analysis</td><td>クラスター分析</td><td>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。</td><td>セグメンテーション</td><td>unsupervised</td></tr>
<tr><td>03</td><td>principal-component-analysis</td><td>主成分分析</td><td>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。</td><td>次元削減</td><td>unsupervised</td></tr>
<tr><td>04</td><td>factor-analysis</td><td>因子分析</td><td>観測データの背後にある潜在因子を抽出する手法です。</td><td>次元削減</td><td>unsupervised</td></tr>
<tr><td>05</td><td>discriminant-analysis</td><td>判別分析</td><td>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。</td><td>分類</td><td>supervised</td></tr>
<tr><td>06</td><td>time-series-analysis</td><td>時系列分析</td><td>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。</td><td>予測分析</td><td>supervised</td></tr>
<tr><td>07</td><td>decision-tree-analysis</td><td>決定木分析</td><td>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。</td><td>分類・予測</td><td>supervised</td></tr>
<tr><td>08</td><td>association-analysis</td><td>アソシエーション分析</td><td>項目間の関連ルールを発見する手法です。</td><td>パターン発見</td><td>unsupervised</td></tr>
<tr><td>09</td><td>correlation-analysis</td><td>相関分析</td><td>変数間の関連の強さと方向を測定する手法です。</td><td>関連性分析</td><td>unsupervised</td></tr>
<tr><td>10</td><td>abc-analysis</td><td>ABC分析</td><td>重要度に応じて項目を3グループに分類する手法です。</td><td>優先度付け</td><td>unsupervised</td></tr></tbody>
</table>