データ解析の手法とは?違いや用途について詳しく紹介します

ナビゲーター
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データ解析は、大量のデータを分析して原因や理由を明確化することを目的とする手法なんだ。ビジネスや医療などさまざまな業界で活用されているよ。
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ータ解析とデータ分析は似た言葉だけど、目的が異なるんだ。データ分析はデータを分析することが目的で、データ解析は分析結果に基づいて原因や理由を導き出すことが目的なんだ。

データ解析の手法とは?違いや用途について詳しく紹介します。

現代の技術革新によって、ビッグデータのような多量のデータを解析できる技術が開発され、多くの業界でデータ解析が注目されています。

しかし、適当でない手法や解析目的を理解せずにデータを扱うことで、本質的なデータの価値を見逃してしまう可能性があります。

そこで、本文では、さまざまなデータ解析の手法や医薬品業界等の実例を紹介しながら、データ解析について詳しく解説します。

データ解析とは?

データ解析とは、大量のデータを分析し、解析結果に基づいて原因や理由を明確化することを指します。

目的によって異なる手法がありますが、機械学習やAI分野でよく用いられます。

また、ビジネス、医療、教育など、多くの業界でデータ解析が活用されています。

データ分析との違い

データ解析とデータ分析という言葉は似ていますが、目的は異なります。

まず、単語の「分析」と「解析」は、前者がある事項を詳細に分析して全体像を見出すことであり、後者は論理的に紐解いて明確な答えを出すことです。

データ分析はデータをさまざまな要素に分け、それらを分析することを目的とします。

一方、データ解析は、分割された要素から論理的に答えを導き出すことを目的とします。

たとえば、学習塾の保護者アンケートからの「成績が上がった50%、現状維持20%、成績が下がった30%」という結果の場合、これはデータ分析の対象となります。

データ解析の手法

データ解析には、目的に応じてさまざまな手法があります。

以下に代表的なものを挙げます。

1.データマイニング データマイニングは、特定のパターンやルールを見つけるために、統計学的手法やパターン認識アルゴリズムを活用します。

ある種のテキストマイニングなどに活用されます。

2.機械学習 機械学習は、人工知能の分野で、学習アルゴリズムをベースにして、問題解決の方法を導き出します。

観測データを処理するため、自然言語処理、画像処理、音声処理などに用いられます。

3.人工知能 人工知能は、人間の知能を模倣するための技術で、様々なアルゴリズムを組み合わせることで、自己学習および推論を行います。

自然言語処理、音声認識、画像処理、機械翻訳などに用いられます。

まとめ

本文では、データ解析と分析の違いや、データ解析の目的、分析手法について述べました。

データ解析は、ビジネスや医療などのさまざまな業界で、様々な手法と技術を駆使して多くの成果を上げています。

これからの時代、より多くのデータを扱い、より複雑な問題を解決する必要があるため、データ解析の分野は今後もますます発展していくことでしょう。

上述の記事を冗長表現を使って丁寧に書き換えます。

この度分析を行った結果、30%もの生徒が成績の低下を示していることから、「授業内容に問題があるのではないか?」という仮説を立て、原因を調査する作業を解析と呼びます。

データ分析から得られた事実を、データ解析によって詳細な考察を加えることで、事業にとって役立つ価値のある情報を得ることができます。

データ解析の方法について

データ解析は目的や内容により、様々な手法が存在しています。

今回はその中でも代表的な8つの手法について解説いたします。

決定木分析

決定木分析は、「分類木」と「回帰木」という手法を組み合わせて、ツリー図(樹形図)を用いて解析していきます。

分類木とは、複数の条件とその条件下での選択(YES/NO)を分けることを言います。

例えば、スポーツクラブ入会の場合、平日使用か週末使用か、日中使用か夜間使用かの複数の条件について、それぞれで「入会する / 入会しない」という選択肢が設定されます。

回帰木とは、既存の条件に対して新たな条件を加え、階層的につなぎ合わせる方法です。

先ほどのスポーツクラブ入会の例で言えば、平日使用→入会50名、夜間使用→入会30名といった具合です。

決定木分析によって、どの条件がどれほど影響を与えるのか、各条件の影響の大きさを視覚的に把握することができます。

RFM分析

RFM分析は、顧客分析の手法の一つであり、直近の購入日数(Recency)、購入頻度(Frequency)、購入金額(Monetary)の三つの要素を用いることで、顧客をグループ分けして解析します。

RFM分析という名前は、これらの要素から初めのアルファベットをとったものです。

目的は、顧客のランク付けを行うことにあります。

ランク付けすることによって、顧客のグループごとに適したマーケティング施策を実施することができます。

たとえば、直近での利用がないが、購入頻度が高い顧客にアプローチする場合は、おすすめ商品を紹介するダイレクトメールを送信するという方法があります。

これらの施策を実施するためには、RFM分析という有効な解析手法があります。

回帰分析

将来予測を行う際に用いられるデータ解析の手法です。

説明変数と目的変数を用いて、どのような要因がどのような結果をもたらすのかを解析します。

たとえば、気温の変化がアイスの売り上げに影響する場合、回帰分析を用いて気温からアイスの売上の予測を立てることができます。

回帰分析には、単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰など、様々な手法があります。

ビジネスの分野だけでなく、医療の分野でも病気の予測に用いられることがあります。

クラスター分析

異なる性質を持つ個体群から類似したものを集めてグループに分類する解析手法です。

この手法は、性別や年齢などの外的要因ではなく、内的要因である「ヘルシー志向」や「アニメ好き」といった要因を用いてグルーピングし解析する際に用いられます。

クラスター分析には、階層分析と非階層分析の2種類があり、ビックデータのクラスター分析では後者が一般的に用いられます。

医療の分野で用いられる場合は、クラスター分析が病気の特徴を分析するための重要な手法となっています。

アソシエーション分析

膨大なデータの中から相関関係を見つけ出す分析手法です。

以前の事例で、オムツを買う消費者はビールも同時に購入する傾向があるという意外な相関関係が発見されました。

この分析手法では、適用された条件(A)が満たされた場合に結論(B)が出るルールや、支持度(全体の中でルールが発生する割合)や確信度(Aの条件下でBの結論が出る割合)などを使用して、ルールの信頼性を評価します。

バートレット検定

3項目(3群)以上のデータの分散のばらつきが均一かどうかを確認するための検定方法です。

医療統計などの分析手法では、T検定や分散分析の前提条件として、データの分散が均一であることが想定されているため、分散具合を確認する必要があります。

F検定は2項目(2群)について分散具合が等しいかを検証する手法であり、バートレット検定とは扱う項目数が異なります。

ランダムフォレスト

ビッグデータからランダムにサンプルを抽出して、それぞれのサンプルを決定木を用いて分析する手法です。

サンプルから得られた分析結果を多数決もしくは平均でまとめ、将来の予測などに利用します。

複数の分析を組み合わせて、より高精度に分析することが特徴であり、機械学習の分野でも広く使われています。

また、実装も容易であるため、利用者も多くいます。

サポートベクターマシン(SVM)

ランダムフォレストと同様に高い精度で分析を行うために使用される手法です。

予測解析を行う際には、データ分析に外れ値を含めたまま処理を行うと、誤った結果を得ることがある可能性がございます。

このため、サポートベクターを使ってデータを補正し、外れ値を排除することで、解析精度の向上に繋がる手法があります。

そして、機械学習においては、サポートベクターマシンも高い正確性が期待できる解析手法として重要視されております。

 

 


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