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データ分析手法 - Markdown
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
| code | slug | name | description | category | learningType |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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 |