機能データ分析の基礎

はじめに-

introduction functional data analysis 1614019211 8548

機能データ分析デジタル革命は、機械学習と機能データ分析を改善する役割を担っています。グローバルでペースが速い経済において、企業は競争力を維持するために、利用可能な分析ツールをすべて活用する必要があります。機能データ分析やその他の技術に投資する組織は、間違いから学び、問題解決を最適化し、非効率性を修正し、収益を上げることができます。

機能データ分析は、デジタル時代の多くの現代企業で使用されている重要な技術の1つです。FDAは、それ以外の場合は目立たないデータ内のパターンを特定し 、ビジネスオーナーは推測ではなく統計に基づいて意思決定を行うことができます。関数線形モデルの概要、その仕組み、その利点については、先読ください。

機能データ分析の機能データ分析（FDA）は、統計分析の部門です。これは、スペクトラム上で動作するサーフェス、カーブ、またはその他のパターンを指します。企業、研究者、アナリストは、洞察を抽出し、将来のトレンドを予測し、新しい市場に到達し、より良い意思決定を行うために、この種の情報を収集しています。

FDAでは、各データサンプルは関数とみなされます。各関数が作用するスペクトルは、時間または確率と呼ばれます。企業は、 異なるデータサンプルを使用して 、時系列データ、または異なる時間に収集されたデータを理解し、予測します。時系列データは収集され、因果関係や過去のデータが将来の成果に与える影響についての洞察を深めることができます。

これは、運用効率を向上させるビジネス戦略の開発に役立ちます。
具体的な例を通じて機能データ分析がどのように機能するかを確認すると、その利点を理解するのに役立ちます。ここでは、機能分析を使用して、 組織が運用効率を達成するのに役立つ方法です -

1.機能データ分析は、より良い戦略を作成します

1 functional data analysis creates better strategies 1614019212 4598

FDAは、2つの変数またはデータセット間の因果関係を理解するのに役立ちます。良い結果をもたらす変数を特定することで、企業は将来同様の選択を行うことが分かります。

説明するために、小売業者は、コート販売と月の関係を調べて、売り上げが最も高い月を特定することができます。月 (時間の値) はグラフの下部に表示され、コート売上 (値) はチャートの左側に表示されます。

夏期は売上が遅く、残りの年を通じて徐々に増加し、12月は急増し、ベースラインに戻ると緩やかに減少します。曲線形状は、この時系列因果関係を記述します。

小売業者は、11月から2月までの売り上げが最も高いと判断します。この調査結果を使用して、収益を増やし、 廃棄物を削減する新しいビジネス戦略を生み出しています 。潜在的なソリューションには、多忙な月にコート広告を増やしたり、11月に新しいプロモーションを追加したり、コストを節約するためにより遅い月でコートの生産をさらに減らしたりなどがあります。

2.

2 functional data analysis improves forecasting 1614019212 7402

機能データ分析が予測を向上させる予測は 、意思決定と問題解決を微調整したい成長主導の組織のための不可欠なモデリングツールです。経営幹部は、履歴情報を使用してパターンを特定し、将来の成果を予測することができます。これにより、企業は推測ではなく事実や証拠に基づいて意思決定を行うことができ、問題解決を最適化し、コストを節約できます。

説明するために、新しいスタートアップは、彼らが過去5年間の投資収益率を受けたかどうかを確認したいと考えています。[資産収益率] というラベルの付いたグラフが生成されます。グラフの下部に年が、[使用済金] はグラフの左側に表示されます。

分析者は、履歴データをプロットした後、稼働4年目以降まで、スタートアップが投資収益率を受けなかったことを発見しました。彼らはまた、彼らが持っているべきよりもそれらの最初の4年間ではるかに多くのお金を失ったことを発見し、それは彼らが4年と5年目に受け取った投資に対する小さなリターンを減らしました。ビジネス戦略が変わらない場合、アナリストは、スタートアップは翌年も引き続き資金を失い続けると予測しています。

スタートアップが稼働の最初の数年でお金を失うのは典型的ですが、このスタートアップは必要以上のお金を無駄にしたくありません。分析者は、支出データをドリルダウンして廃棄物の領域を特定した後、人件費に費やす金額が多すぎることを発見しました。

人件費を削減し、 オンボーディングプロセスを改善する新しい戦略を生み出した後 、翌年にははるかに大きな投資収益率を得ています。差別分析を活用して歴史的パターンへの洞察を得て、将来のパターンを予測することで、すべての企業が将来的により良い意思決定を行うことができます。

機能データ分析-重要なポイント結論として、



  • ここでは機能データ分析について知っておくべきことです機能データ分析は、曲線、パターン、および傾向を研究するためにデータを使用する統計学のブランチです。この分析分野を活用して履歴情報に関する洞察を抽出することで 、将来のビジネス上の意思決定を向上させることができます。
  • 関数線形モデルは、データセット内のパターンを解釈し、変数間の関係を見つけるのに役立ちます。組織では、コート販売と月の関係を調べたい場合は、曲線を表示する多変量分析を使用できます。
  • 機能回帰分析で解釈が収集されると、将来のコート販売を最適化し、廃棄物を削減するための新しい戦略を生み出すことができます。
  • 機能主成分分析は、履歴情報のパターンを特定して予測を最適化します。企業は、これらの洞察を活用して、将来の支出を削減し、売上を増やし、ワークフローを最適化することができます。