散布図行列
Scatter Plot Matrix
さんぷずぎょうれつ
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。
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2つの変数の一方が変化すると、他方も一定の傾向で変化する関係。一方が増えると他方も増える正の相関と、一方が増えると他方が減る負の相関があり、直線的な関係の強さは−1から1の値をとる相関係数で表す。相関があっても因果関係があるとは限らず、散布図で外れ値や非線形な関係も確かめる。
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。
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。
2つの変数の関係を視覚化するために、データを点でプロットした図。品質特性と要因の間に相関関係があるかを分析する。正の相関、負の相関、無相関を視覚的に判断でき、回帰分析と組み合わせて定量化する。
外側のクエリの各行の値を参照する副問合せ。外側の行ごとに副問合せが評価されるため、通常の副問合せより処理コストが高い場合がある。EXISTS述語やIN述語と組み合わせて使用されることが多い。
2つの変数の間に直接の因果関係がないのに、両方に影響する第三の変数（交絡因子）があるために見かけ上生じる相関。アイスクリームの売上と水難事故の件数が、ともに気温の影響で連動する例が知られる。相関があるからといって因果関係があるとは判断できない。