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データ分析手法 - YAML

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: "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"
- 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"
- 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"
- 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"
- 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"
- 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"
- 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"
- 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"
- 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"
- 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"