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

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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