6種類のデータ分析データ分析は、問題の解決を最適化するのに役立つ重要な情報やソリューションを特定するために、データを調査、浄化、修正、モデリングするプロセスを指します。データ分析は、様々なビジネス上の理由のための情報の分析を指すデータサイエンスに含まれています。
データ分析は、非効率性を洞察し、意思決定を改善し、リスクを排除するために、ビジネスの世界で使用されています。データ分析を効果的に実行することで 、企業は廃棄物の発生箇所を特定し、その情報を活用して収益性を達成することができます。ここでは、6種類のデータ分析、その目的、分析手法を挙げます。
1.
記述分析記述分析の目的は、データセットを記述することです。これには、主要な分析、測定値、パターンの要約が含まれます。
組織が女性間のコートの売上を分析する場合、説明的な分析には、女性間の総コスト売上、売上が最も高い月数、販売がどの地域から来ているか、およびパターンが識別されたかどうかなどの説明分析が含まれます。1月と2月の販売）。
要するに、記述分析とは、これまでに収集されたすべての分析データのプレゼンテーションと要約です。
2.
探索的分析探索的分析は、 収集した情報をドリルダウンして 、以前は見えなかった変数間の相関を特定します。変数間の関係は因果関係を意味するものではありませんが、探索的分析はこの関係に関する仮説を形成するのに役立ちます。
探索的分析では、1月と2月のチョコレートの売り上げが他の月と比較して増加した理由を評価することができます。考えられる仮説には、バレンタインデー、新年の決議を放棄する、または寒い天候が含まれます。
3.
推論分析推論分析では、データセットのごく一部を取り、大量のデータを推測します。推定データを使用し、標準偏差を提供し、より大きなグループについて仮定します。これらの推論は完全には正確ではありませんが、サンプルサイズが大きな母集団を表す場合、より信頼性が高くなります。
たとえば、組織が 500 件の顧客調査のうち 30 件を見て、顧客サービスの低下が一般的な苦情であることがわかります。収集された30の調査を通じて、この定期的なテーマのために、同社は、顧客サービスの問題は、残りの470フィードバックレポートの懸念であり、おそらく彼らの顧客全体のための懸念であると仮定しています。
要約すると、IAは、組織が小さなサンプルでパターンを表示することにより、 将来のパターンに関する推論と予測を行うのに役立ちます 。
4.
予測分析予測分析では、 履歴情報とリアルタイムの情報を使用して 、将来の成果を予測するのに役立つ傾向を見つけます。これらの予測の信頼性は、収集されたデータの種類と使用されるモデルに基づいています。
重要なのは、ある変数が別の変数を予測しても、必ずしも両者の間に因果関係があることを意味するとは限りません。相関があるかどうかを特定するには、より大規模で詳細な変数分析が必要です。
たとえば、企業は、6月、7月、3月の過去3年間の売上高が低かったことをデータで見ています。アナリストは、販促を実施したり、販売した製品の種類を変更したり、最終結果を変更する別のアクションを実行しない限り、その月の来年の売り上げはおそらく低くなると予測できます。
5.
因果分析因果分析は、変数のセットを取り、それらの間に因果関係があるかどうか、およびその理由を評価します。原因を特定するために、アナリストは、仮説の関係が望ましい結果につながるかどうかを判断する必要があります。
詳細な分析を実行せずにデータを表示するだけで 、リレーションシップの背後にある根本的な理由を見つけるには役立ちません。
たとえば、ある医薬品メーカーは、新薬が若年成人の注意をどの程度向上させるかをテストしたいとします。この試験では、米国における若年成人のデータセットと、試験試験で薬を受け取った個人を比較し、新薬が注意に及ぼす影響を評価します。
6.
機械学的分析機械論分析の目的は、他のデータの変動につながるデータの正確な変動を理解することです。
このタイプの分析は、通常、正確さとミスの余地がほとんど必要ない状況に適用されます。医療産業、エンジニア、科学界では、主に機械分析を使用して、製品の安全性と有効性をテストします。
説明するために、ある医療機器会社は、透析装置の効果をテストしたいと考えています。機械分析は、 各データセットと望ましい結果を正確に測定することにより 、データ（制御変数と操作変数の両方）の正確な制御を網羅します。
メカニズムの分析を行うために使用される包括的な戦略は、医療・科学界が社会の発展につながる発展をどのように提供するかです。
主なポイント結論として、さまざまな業界で使用される6種類のデータ分析について説明します。
- 記述分析では、測定やパターンを含む一連のデータを要約しています。探索的分析ツールは、収集したデータをドリルダウンして、データセット間の関係を特定します。
- 推論分析では、データのごく一部を取り、それを使用してより大きな母集団について仮定します。
- 予測分析では、履歴データとリアルタイムのデータを使用して、将来の傾向を予測します。因果分析は、2つの変数を取り、それらの間に関係があるかどうかとその理由を決定します。
- 力学的な分析法は、データの変動が他のデータの変動を引き起こすかどうかを調べるために科学と医学界によって使用されます。
