質的データ

性別や血液型、満足度の区分のように、分類やカテゴリを表すデータ。数値を割り当てても平均には意味がなく、度数の集計やクロス集計表による分析を行う。

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。

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。

数値として測定でき、四則演算や統計処理の対象になるデータ。売上金額や個数などが該当し、平均や分散といった代表値で特徴を把握できる。

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。