PD-Dデータ分析・データ利活用 · データ分析・データ利活用

データサイエンスのサイクル

Data Science Cycle

でーたさいえんすのさいくる

データを用いて課題を解決する一連の流れを、課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案の段階で示したもの。一度で終わらせず、得られた結果や新たな問いをもとに段階を行き来しながら繰り返す。

#データ分析プロセス #探索的データ解析 #課題解決

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PD-D探索のための可視化／説明のための可視化

データの可視化を目的によって分けた考え方。探索のための可視化は、分析者自身がデータの分布、傾向、外れ値、変数間の関係を見つけるために、多くのグラフを素早く作って試すもの。説明のための可視化は、得られた結論を意思決定者などに伝えるために、伝えたいメッセージに絞ってグラフの種類、強調、注釈を工夫するものである。

PD-D散布図行列

複数の変数について、すべての2変数の組合せの散布図を行列状に並べたグラフ。対角成分には各変数のヒストグラムなどを置くことが多く、変数間の相関の強さや向き、非線形な関係、外れ値をまとめて確認できる。回帰分析の前に、説明変数の候補を探したり説明変数どうしの相関を確かめたりするのに使う。

APソリューションビジネス

顧客の経営課題を解決するためのサービスを提案・提供するビジネス形態。情報技術を活用して顧客の課題を分析し、最適な解決策を構築・提供する。顧客との信頼関係の構築と維持が重要。

PD-SCRISP-DM

データマイニングやデータ分析のプロジェクトを進めるための、業種を問わない標準的なプロセスモデル。ビジネスの理解、データの理解、データの準備、モデリング、評価、展開の6つのフェーズからなり、必要に応じて前のフェーズに戻りながら反復して進める。