Author: itjisho.com

ヒストグラムとは、データをいくつかの範囲に分け、それぞれの範囲にどれだけデータが集まっているかを棒グラフで表したものです。

数値がどのあたりに集中しているのか、ばらつきが大きいのかなど、データ全体の特徴を視覚的に把握できるため、分析でよく利用されます。…

ヒストグラム Read More

箱ひげ図とは、データの広がりやばらつきを「箱」と「ひげ」を使って表すグラフです。

数値を並べるだけでは分かりにくいデータの特徴を、ひと目で確認できるのが大きな特徴です。…

箱ひげ図 Read More

疑似相関とは、本当は直接関係していない2つの事柄に、関係があるように見えてしまう現象のことです。

数字の変化が似ていると「片方が原因で、もう片方が結果だ」と考えがちですが、実際には別の要因が影響している場合があります。…

疑似相関 Read More

系統図法とは、目標を達成するために必要な手段を順番に細かく分解し、ツリー状に整理していく手法です。「目的」と「そのための手段」をつなげながら考えることで、やるべきことをわかりやすく整理できます。…

系統図法 Read More

ABC分析とは、多くの項目の中から「どれを優先して管理すべきか」を見つけるための分析手法です。

データを大きい順に並べて重要度ごとにA・B・Cのグループに分け、特に影響が大きいものを重点的に管理します。…

ABC分析 Read More

親和図法とは、集めた情報やアイデアを似ている内容ごとにまとめて整理する手法です。

バラバラな意見やデータをグループ化することで、問題の関係性を見つけたり、新しい考え方を生み出したりできます。…

親和図法（KJ法） Read More

シミュレーションとは、現実のものや仕組みをコンピュータ上で再現し、実際に動かしたように試して結果を確認する方法です。

現実では費用が高い、危険がある、すぐに試せない場合などによく利用されます。…

シミュレーション Read More

データサイエンスの分析サイクルとは、データを使って課題を解決するために繰り返し行う一連の流れのことです。

最初に課題を明確にし、調査方法を決め、データを集めて分析し、最後に結果から役立つ知見を導き出します。一度で終わるのではなく、結果をもとに改善しながら何度も繰り返す点が特徴です。…

データサイエンスの分析サイクルとは Read More

データマイニングとは、大量に蓄積されたデータを分析し、その中から今まで気づかなかった傾向やルール、有益な情報を見つけ出す手法です。

単にデータを集めるだけではなく、統計やAIなどを活用して「隠れている価値」を発見することが目的です。…

データマイニングとは Read More

A/Bテストとは、Webサイトや広告の効果を比較するための手法です。

2種類のパターンを用意し、利用者にランダムに表示して、どちらがより良い成果を出すかを検証します。…

A/Bテストとは Read More