ビッグデータの学習をはじめる前に知っておきたい分析手法 5選



ビッグデータの学習をはじめる前に知っておきたい分析手法 5選
目次
  1. ビッグデータの学習をはじめる前に知っておきたい分析手法5選
  2. クロス集計
  3. ロジスティック回帰分析
  4. 決定木分析
  5. アソシーエション分析
  6. クラスター分析
  7. まとめ

ビッグデータを元に教員採用が行われたり、ビッグデータを元に最適な生産管理が計算されたり、知らない内に私達の生活に浸透しつつあるデータ活用の新技術**

ビッグデータの学習をはじめる前に知っておきたい分析手法5選

データを分析する手法は概ね10種類程度で、因子分析・回帰分析・共分散構造分析(SEM)・クラスター分析・コレスポンデンス分析・コンジョイント分析・CSポートフォリオ分析・主成分分析・多変量解析・判別分析・PSM分析・ポジショニング分析・決定木分析などがあります。

クロス集計

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情報整理の一般的手法として知られるクロス集計。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、学術論文をはじめ、医療関係の資料によく用いられる分析手法になります。

回帰分析は、一定のテーマに沿ったデータを元に、データ間の関係性を考察する分析手法になります。

ロジスティック回帰分析は、この回帰分析をベースに、例えば年齢と視力の関係では、メガネをかけているか?かけていないか?など被・説明変数を○or×で区別したい場合に用います。

このデータ解析によって、経験結果から描かれるグラフを元に予測を立てることができ、イベントの効果などを推測することができます。

決定木分析

決定木分析は、人工知能用の機械学習にも用いられている分析手法になり、一般的にRやPythonで処理され、分析結果はグラフではなく、ツリー構造の図で示されます。

img:TERADATA

また上の図をプログラミング的に表現したものがこちらになります。

このケースをノートパソコンの購入額とソフトケース購入の関係として捉えると、7万円以上でノートPCを買った人はみんなソフトケースを買い、7万円以下でノートPCを買った人の半分は20歳未満でソフトケースを買わずに・・・とデータから購買の傾向を導くことができます。

アソシーエション分析

img:R言語アソシエーション分析+Gephi描画visQiita

とりわけeコマース担当者必須の分析手法になります。

クラスター分析

クラスター分析は、データを元にグループ分けして、各種のつながりを考察する分析手法になり、階層クラスター分析と非階層クラスター分析の2種類に分類されます。

img:BellCurve

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まとめ

いかがでしたでしょうか?今回ご紹介させて頂いたような異なる分析手法によって、多様なデータ分析に対応できることが分かります。

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