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データ分析手法 - TOML

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

[[items]]
code = "01"
slug = "regression-analysis"
name = "回帰分析"
description = "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。"
category = "予測分析"
learningType = "supervised"

[[items]]
code = "02"
slug = "cluster-analysis"
name = "クラスター分析"
description = "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。"
category = "セグメンテーション"
learningType = "unsupervised"

[[items]]
code = "03"
slug = "principal-component-analysis"
name = "主成分分析"
description = "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。"
category = "次元削減"
learningType = "unsupervised"

[[items]]
code = "04"
slug = "factor-analysis"
name = "因子分析"
description = "観測データの背後にある潜在因子を抽出する手法です。"
category = "次元削減"
learningType = "unsupervised"

[[items]]
code = "05"
slug = "discriminant-analysis"
name = "判別分析"
description = "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。"
category = "分類"
learningType = "supervised"

[[items]]
code = "06"
slug = "time-series-analysis"
name = "時系列分析"
description = "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。"
category = "予測分析"
learningType = "supervised"

[[items]]
code = "07"
slug = "decision-tree-analysis"
name = "決定木分析"
description = "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。"
category = "分類・予測"
learningType = "supervised"

[[items]]
code = "08"
slug = "association-analysis"
name = "アソシエーション分析"
description = "項目間の関連ルールを発見する手法です。"
category = "パターン発見"
learningType = "unsupervised"

[[items]]
code = "09"
slug = "correlation-analysis"
name = "相関分析"
description = "変数間の関連の強さと方向を測定する手法です。"
category = "関連性分析"
learningType = "unsupervised"

[[items]]
code = "10"
slug = "abc-analysis"
name = "ABC分析"
description = "重要度に応じて項目を3グループに分類する手法です。"
category = "優先度付け"
learningType = "unsupervised"