File:Data_visualization_process_v1.png · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
データ分析
Sign in to save有用な情報を発見し、結論を報告し、意思決定を支援することを目的として、データを検査し、クリーニングや変換を経て、モデル化する一連のプロセスである。
Research
3,024,970 papers- Qualitative Research in Healthcare: Data Analysis.Journal of preventive medicine and public health = Yebang Uihakhoe chi · 2023
- A review on longitudinal data analysis with random forest.Briefings in bioinformatics · 2023
- Topological Data Analysis.Bulletin of mathematical biology · 2019
- Data analysis guidelines for single-cell RNA-seq in biomedical studies and clinical applications.Military Medical Research · 2022
- RNA-Seq Experiment and Data Analysis.Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) · 2022
via PubMed
Wikidata facts
- Subclass of
- analysis
- Part of
- business intelligence
- Main subject
- data modeling
- Image
- Data visualization process v1.png
Show 7 more facts
- fabrication method
- data collection
- topic's main category
- Category:Data analysis
- Stack Exchange tag
- stackoverflow.com/tags/data-analysis
- Commons category
- Data analysis
- ACM Classification Code (2012)
- 10003244
- Stack Exchange site URL
- stats.stackexchange.com
via Wikidata · CC0
Article · 日本語
データ解析(データかいせき、英: data analysis)は、データ分析(データぶんせき)とも呼ばれ、有用な情報を発見し、結論を報告し、意思決定を支援することを目的として、データを検査し、やを経て、モデル化する一連のプロセスである。データ解析には多数の側面とアプローチがあり、色々な名称のもとで多様な手法を包含し、ビジネス、科学、社会科学のさまざまな領域で用いられている。今日のビジネス界において、データ解析は、より科学的な意思決定を行い、ビジネスの効率的な運営に貢献する役割を担っている。 データマイニングは、(純粋な記述的な目的ではなく)予測的な目的で統計的モデリングと知識獲得に重点を置いた固有のデータ解析技術である。これに対し、ビジネスインテリジェンスは、主にビジネス情報に重点を置いて、集計に大きく依存するデータ解析を対象としている。統計学的な用途では、データ解析は記述統計学 (en:英語版) 、探索的データ解析(EDA)、確認的データ解析(仮説検定)(CDA)に分けられる。EDAはデータの新たな特徴を発見することに重点を置き、CDAは既存の仮説の確認または反証に焦点を当てる。予測分析は、予測的な発生予報あるいは分類のための統計モデルの応用に重点を置き、テキスト分析は、統計的、言語的、および構造的な手法を用いて、非構造化データの一種であるテキストデータから情報を抽出し知識の発見や分類を行う。上記はどれも、データ解析の一種である。 はデータ解析の前段階であり、データ可視化およびはデータ解析と密接に関連している。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA