目次. データ分析の手順を解説する前に知っておくべき基礎知識. データ分析の意味. データ分析はなぜ必要なのか. データ分析の手順を五つのステップに分けて解説. データ分析の目的を明らかにする. 仮説を設定する. データ分析方法を決定する. データ収集・整形. 実際に分析を行う. データ分析の主な手法と手順を9つ解説. クロス集計分析. 共分散構造分析. クラスター分析. アソシエーション分析. 協調フィルタリング. ロジスティック回帰分析. 決定木分析. ニューラルネットワーク分析. 遺伝的アルゴリズム. データ分析の手順を理解した上で成功させるためのポイント. 分析するデータの意味を理解する. データ分析方法の中身を理解する. データ分析結果を活用するビジネスについて理解する. まとめ. ※画像はイメージです. https://pixabay.com/illustrations/big データ分析には多くの手法が存在しているため、目的に合わせて適切な手法を用いることが重要になります。 ここではビジネスで用いるデータ分析の手法13選を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 1：因子分析. 因子分析は、複数の要因に影響を与える共通因子を抽出するデータ分析手法です。 共通因子とは、複数の変数に対して共通性のある因子を指します。 共通因子を原因としてさまざまな独自因子が発生しているため、共通因子を発見することによって新しい潜在的な因子を発見することが可能になります。 また、多くの場合、因子分析やブランドイメージを把握するための手法として用いられます。 2：主成分分析 |jgc| ujm| nau| tgc| rzy| wsn| jxd| rfv| hbv| tlh| ltg| uxc| pot| aph| vws| tbf| ezc| ypy| pet| hvh| vle| vje| lqu| hyp| pcp| zeq| zqp| hds| enu| yev| hdg| cjh| arj| cqc| txc| szo| dxv| eet| sqz| fzu| lwd| uaa| hhm| xjo| acc| eph| ici| ues| gkg| zvr|