線形計画法

制約条件のもとで目的関数（利益の最大化やコストの最小化など）を最適化する数学的手法。シンプレックス法で解を求め、生産計画や輸送問題などの最適化に活用される。

一次式で表される制約条件のもとで、一次式の目的関数の最大値または最小値を求める数学的最適化手法。シンプレックス法が代表的な解法であり、生産計画、輸送計画、資源配分の最適化問題に広く用いられる。

制約条件と目的関数がすべて変数の一次式で表される問題で、制約を満たしながら目的関数を最大（または最小）にする変数の値を求める手法。限られた原材料や人員で利益が最大になる生産量の決定、輸送費が最小になる配送計画などに使う。解はシンプレックス法などで求め、変数が2つならグラフを描いて求めることもできる。

一次式で表される複数の制約条件の下で、一次式で表される目的関数（利益や費用）を最大または最小にする変数の値を求める数理計画の手法。限られた資源で利益が最大になる製品の生産量の組合せを決める問題などに使い、変数が2つなら図解法で、多数ならシンプレックス法などで解く。

本来値があるべき箇所が空になっているデータ。除外すると件数が減り、平均値などで補完すると分布が歪むため、発生原因を踏まえて扱いを決める必要がある。

他の値から大きく離れた値。入力ミスの場合もあれば、実際に起きた重要な事象の場合もあるため、機械的に除外せず背景を確認してから判断する。

対象データの中身を統計的に調べ、値の分布、欠損の割合、想定形式との不一致などを把握する作業。品質問題の所在と規模を、改善に着手する前に明らかにする。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。

分析に使える状態にするため、データを収集・クレンジング・変換・結合する準備作業。分析工程全体の中で大きな割合を占めるとされる。