質的データ

性別、血液型、満足度の段階のように、分類や順序を表すデータ。数値で表しても計算には意味がなく、名義尺度と順序尺度のデータが該当する。度数や割合、最頻値などで集計する。

分類や順序を表し、数値としての大小に意味を持たないデータ。性別や満足度の区分などが該当し、集計は度数や割合で行う。

性別、血液型、満足度の段階のように、分類や順位を表すデータで、カテゴリカルデータとも呼ぶ。数値で符号化しても大きさや差には意味がなく、集計は度数や割合が中心となる。尺度でいえば名義尺度と順序尺度に当たり、機械学習で扱うときはダミー変数などに変換する。

観測値と予測値の差（残差）の2乗の合計が最小になるように、直線や曲線の係数を決める方法。回帰分析で回帰式を求める代表的な手法であり、表計算ソフトの近似曲線もこれを使っている。

二つのデータに強い相関があるように見えても、実際は共通の別の要因（第三の変数）によって生じている見かけ上の相関。相関があることを因果関係と早合点しないための注意点として問われる。

二つ以上の分類項目についてデータの度数を集計し、行と列の表にまとめたもの。クロス集計表と同じ形式で、項目間に関連があるかどうかを調べる独立性の検定の対象になる。

身長や売上高のように数値として測れ、四則演算や平均の計算に意味があるデータ。数値の大小や差に意味があり、ヒストグラムや散布図での分析に適する。

他者が別の目的で収集し、公表・提供しているデータ。官庁統計や業界団体の調査結果などが該当し、低コストで入手できる反面、自分の分析目的に合う項目や粒度とは限らない。

同じ対象を時間の経過に沿って繰り返し測定したデータ。月次売上や気温の推移などが該当し、傾向（トレンド）や季節変動の把握、将来値の予測に用いる。