NO.97：データ分析

Webサイトや広告のデータを分析し、改善点を把握する方法について学びます。

【学習】

データ分析とは、データを収集・整理し、パターンや関係性を見つけ、意味のある洞察や予測を導き出すプロセスです。これは、ビジネス、科学、医療、スポーツ、政治、社会などのあらゆる分野で重要な役割を果たしています。

データ分析は、次の手順で行われます。

問題の定義：どのような問題があるのかを明確にします。例えば、売上増加のためにはどのような要因が必要かを調べるなど。
データ収集：必要なデータを収集します。これには、既存のデータベース、ウェブスクレイピング、センサーデータなどが含まれます。
データクレンジング：データを整理し、欠損値を処理し、データの品質を確保します。
データの分析：データを視覚化し、分析し、パターンや関係性を見つけます。このプロセスには、統計学、機械学習、データマイニングなどの手法が用いられます。
解釈：分析結果を解釈し、洞察を導き出します。
活用：洞察を活用して、問題解決やビジネスの意思決定を行います。

データ分析にはいくつかの手法がありますが、代表的なものは次のとおりです。

記述統計：データの特徴を要約し、基本的な統計量（平均、中央値、標準偏差など）を算出します。
推測統計：サンプルデータから、母集団の特徴を推定するために用いられます。
回帰分析：変数間の関係を調べるために用いられます。
クラスタリング：データをグループ分けし、パターンを見つけるために用いられます。
分類：データを分類し、予測モデルを作成するために用いられます。
以上のように、データ分析はあらゆる分野で重要な役割を果たしており、ビジネスの意思決定や問題解決に役立てられています。

【理解度問題】

データ分析の手順で誤っているものはどれか？

a) 問題の定義
b) データ収集
c) データクレンジング
d) データ分析
e) 活用

次のうち、データ分析に用いられる手法でないものはどれか？

a) 記述統計
b) 推測統計
c) 機械学習
d) データマイニング
e) 共分散分析

データ分析で得られる洞察を活用するために行われるプロセスは次のうちどれか？

a) データ収集
b) データクレンジング
c) データ分析
d) 解釈
e) 問題の定義