探索的データ分析（EDA）
たんさくてきデータぶんせき（データ分析）
意味 データの特徴や傾向を探索的に分析するプロセス
探索的データ分析（EDA）とは？
探索的データ分析（EDA: Exploratory Data Analysis）とは、データの特徴や傾向を探索的に分析し、データの理解を深めるプロセスです。EDAでは、統計的な要約、可視化、仮説生成などの手法を用いて、データの分布、関係性、パターンなどを調べます。EDAの目的は、データの特性を把握し、データ分析の方向性を見出すことにあります。EDAでは、欠損値や異常値の確認、変数間の相関分析、データの可視化（ヒストグラム、散布図、ボックスプロットなど）、次元削減などが行われます。EDAは、データ分析プロジェクトの初期段階で実施され、データクレンジングや特徴量エンジニアリング、モデリングなどの後続の工程に役立てられます。EDAは、データサイエンティストにとって重要なスキルの一つであり、データドリブンな意思決定を支援します。
探索的データ分析（EDA）の具体的な使い方
「販売データに対して探索的データ分析（EDA）を行い、売上に影響を与える要因を特定する。」この例文は、販売データに対して探索的データ分析（EDA）を行い、売上に影響を与える要因を特定することを述べています。EDAを通じて、販売データの分布や傾向、変数間の関係性などを調べることで、売上に影響を与える潜在的な要因を見つけ出すことができます。例えば、曜日や天気、商品カテゴリなどが売上と関連があるかを分析し、マーケティング施策や在庫管理の改善に役立てることが考えられます。
探索的データ分析（EDA）に関するよくある質問
Q.EDAはいつ行うべきですか？
A.EDAは通常、データ分析プロジェクトの初期段階で行います。データを取得した後、本格的な分析やモデリングを始める前に実施することが一般的です。これにより、データの特性を理解し、後続の分析手法を適切に選択できます。
Q.EDAに必要なスキルは何ですか？
A.EDAには以下のスキルが必要です：
1. 統計の基礎知識
2. データ可視化技術
3. プログラミング言語（PythonやR）の使用能力
4. データクリーニングの技術
5. 批判的思考と洞察力
Q.EDAとデータマイニングの違いは？
A.EDAとデータマイニングは似ていますが、目的が異なります。EDAは主にデータの特徴を理解し、仮説を生成することに焦点を当てます。一方、データマイニングは特定のパターンや関係性を見つけ出し、予測モデルを構築することを目的としています。EDAはデータマイニングの前段階として行われることが多いです。
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