量的データ

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。

身長、売上金額、気温のように数値で測定でき、大小の比較や四則演算に意味があるデータ。間隔尺度と比例尺度のデータが該当し、平均や標準偏差などで分析できる。

身長、売上金額、気温のように、数値の大きさに意味があり、四則演算や平均の計算ができるデータ。尺度でいえば間隔尺度と比例尺度に当たり、値が連続する連続データと、個数のように飛び飛びの値をとる離散データに分けられる。カテゴリを表す質的データと対比される。

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。

時間の経過に沿って記録されたデータ。傾向や季節変動、周期性を読み取れるが、比較の際は対象期間の粒度を揃える必要がある。

アソシエーション分析で、ある商品を買った人が別の商品も買う確率が、全体の購買確率の何倍かを示す指標。1を超えるほど関連が強いと判断する。

一定期間ずつ区間をずらしながら平均を取る手法。短期的な変動をならして基調となる傾向を読み取りやすくする。

データ全体の特徴を一つの値で表したもの。平均値、中央値、最頻値があり、外れ値の影響を受けやすい平均値と受けにくい中央値を使い分ける。

データが平均値からどれだけ散らばっているかを表す指標。分散の平方根であり、元のデータと同じ単位で散らばりを比較できる。