データ分析基礎知識

“分析力をコアとするデータソリューションカンパニー”
株式会社ALBERTが、データ分析にまつわる基礎知識をわかりやすく解説します。

統計学とデータ分析

統計学の基礎

統計学とは
そもそも“統計”とは何なのでしょうか。そして、統計を扱う“統計学”というのは、どういう学問なのでしょうか。私たちの周りには、数限りないデータがあります。データとは「何らかの目的のために取得されたまとまった数値や符号の集合体」です…
データ分析とは
データ分析とは何らかの目的を持って表現された文字や符号、数値などを収集し、分類、整理、成型、取捨選択したうえで解釈して、価値のある意味を見出すことといえるでしょう。ITの進化により、膨大なアクセスデータや購買データなどが自動的に…
データの読み方
具体的なデータ分析の話に入る前に、身近な事例でデータの読み方の大切さについて述べようと思います。 平均の罠 質問)あなたは就職活動をしています。以下の2社が候補に挙がったとしたらどちらを希望しますか?ただし、以下の条件以外はあま…

単変量解析

単変量解析と基本統計量
単変量解析とは 単変量解析は、ひとつの対象にデータが1つしかないデータを扱います。たとえば、ある人の通信簿のデータなどです。また、ある科目の成績や平均点の時系列データもデータは1つなので、単変量といえるでしょう。後者は時間という…
いろいろな代表値
平均値、最頻値、中央値 基本統計量の中に、平均値、中央値、最頻値という3つの指標がありますが、左右対称の分布ではこれらの値は3つとも等しくなり、Bのような歪んだ分布だと等しくなりません。以下のグラフはそれらのイメージを表したもの…

確率分布

正規分布とは
分布のなかで、最もよく使われるのが正規分布です。正規分布とはどんな形かと質問すると、左右対称だとか、平均がまん中にあって1番高く両側に行くほど低くなるなどという回答が返ってきます。間違ってはいませんが、そのように答える人には「じ…
その他の分布
様々な単変量分布 データがふた山になっている場合や、尖っている場合、外れ値がある場合があります。データがふた山になっている場合、平均値にはほとんどデータが存在しないということもあります。ふた山になるデータの例としては、1日の電車…

多変量解析

多変量解析のための基礎知識
多変量解析の目的 多変量解析とは、多くの情報(変数に関するデータ)を、分析者の仮説に基づいて関連性を明確にする統計的方法のことですが、もっと簡単にいえば、「複雑なことをわかりやすくすること」です。例えば、ある商品に対して様々な評…
2変量解析とは
単変量解析と2変量解析 多変量は単変量をたくさん集めたものですから、単変量解析を理解していないとよい結果が出ないことになります。まずは単変量、2変量解析を充分行なうことが重要です。では、単変量解析とはどのようなものなのでしょうか…
多変量解析の手法
目的別2つの手法 多変量解析を行なう目的としては、大きく分けて「予測」と「要約」の2つがあります。たとえば広告クリエイティブの最適化は、複数のコンテンツの組み合わせパターンからクリック率を予測するモデルを使っています。購買データ…
単回帰分析とは
回帰分析の意味 ビッグデータや分析力という言葉が頻繁に使われるようになりましたが、マーケティングサイエンス的な観点で見た時の関心事は、『獲得したデータを分析し、いかに将来の顧客行動を予測するか』です。獲得するデータには、アンケー…
重回帰分析とは
重回帰分析とは 単回帰分析が、1つの目的変数を1つの説明変数で予測したのに対し、重回帰分析は1つの目的変数を複数の説明変数で予測しようというものです。多変量解析の目的のところで述べた、身長から体重を予測するのが単回帰分析で、身長…
コンジョイント分析とは
コンジョイント分析とは コンジョイント分析とは、最適な商品コンセプトを決定するための代表的な多変量解析を用いた分析方法で、個別の要素を評価するのではなく、商品全体の評価(全体効用値)することで、個々の要素の購買に影響する度合い(…

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