BI

企業が蓄積したデータを収集・分析・可視化し、経営の意思決定に活用する仕組みや手法の総称。ダッシュボードやレポートを通じて、経営状況をリアルタイムに把握できる。

企業内外のデータを収集・蓄積・分析し、経営上の意思決定を支援する手法やシステムの総称。データウェアハウス、OLAP、ダッシュボードなどの技術を活用して、データに基づく経営判断を実現する。

企業内外のデータを収集・蓄積・分析し、経営上の意思決定を支援するシステムやツールの総称。データウェアハウス、OLAP、データマイニング、ダッシュボードなどの技術を活用し、経営状況の可視化と分析を実現する。

企業が蓄積したデータを収集・分析し、経営上の意思決定に役立てるための仕組みや手法の総称。データウェアハウス、OLAP、データマイニング、レポーティングツールなどを組み合わせて活用する。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や因果関係の分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰式を求め、売上予測や需要予測などに活用される。

大量のデータから統計学やAI・機械学習の手法を用いて、未知のパターンや相関関係、有用な知識を自動的に発見する技術。マーケティング分析、顧客分析、リスク予測、不正検知などに活用される。

データのばらつきを示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータが平均値から離れて散らばっていることを示す。品質管理や統計分析で広く使用される。

データの散らばり具合を示す統計量で、各データと平均値の差の2乗の平均。標準偏差の2乗に等しい。V(X) = E((X-μ)²)で計算される。

2つの変数間の線形関係の強さと方向を示す指標。-1から1の範囲の値を取り、1に近いほど正の相関、-1に近いほど負の相関、0に近いほど相関がないことを示す。

多数の変数を、情報の損失を抑えながら少数の新しい変数（主成分）にまとめる手法。データのばらつきが最も大きくなる方向を第1主成分とする。次元削減や可視化、機械学習の前処理に使われる。